logistic regression 逻辑回归

嗨，爱思考的PZer你好：

嗯 和那个公式没啥关系。

----------------------------------------------
加油吧，让我们一起遇见更好的自己！

嗨，从没放弃的小努力你好：

逻辑回归可以针对二项分布，也可以针对非二项的分布（但实际情况中，二项分布是最常见的），只要因变量Y是0,1,2,3这种分类的即可。

----------------------------------------------
加油吧，让我们一起遇见更好的自己！

嗨，从没放弃的小努力你好：

logistic回归是专门针对y是0/1分布的问题，所以这里的公式都是假设y是0或者1这两种情况的。类似于抛硬币问题，y要么是正面（y=1），要么是反面（y=0）。

你说的公式应该是极大似然函数。

这个函数是为了用一个变量（L）同时能够代表y=1和y=0两种取值下的概率。y=0的时候，L=1-F(y)；y=1的时候，L=F(y)。

L类似于两种情况下概率的乘积，最后对L求极大值，即可得到当概率最大的情况下，对应的参数α和β。

α和β是隐藏在F(y)也就是藏在P里面：

这些计算的数学推导是不会考你的，了解结论即可。

----------------------------------------------
努力的时光都是限量版，加油！

嗨，爱思考的PZer你好：

y要么是0，要么是1.

也就是说Log(L)就是由y=0和y=1这两种情况加起来的。

如果y=0, 那么Log(L) = ∑[0 * log(F(yj)) + log(1-F(yj))] = ∑log(1-F(yj))，

如果y=1, 那么Log(L) = ∑log(F(yj))，

最后把这俩加起来，就得到了绿色线的公式。

----------------------------------------------
虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！