http://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/51425692
非常好的两个问题：
1：我们知道LR中设定了一个阈值，一般该阈值是0.5 ，软后通过判断WX的正负就可以得到该样本属于哪一类，这样的话，为什么不直接使用线性回归，设定一个阈值，直接判断？
答：LR的神奇之处，关键在于对WX的输出结果进行了一个映射，实数阈 -》 （0,1）这个很关键
，既可以避免噪声的干扰太大，也可以将结果作为概率输出。
2：为什么LR使用了对数损失，而不用MSE损失？
答： 可以证明使用对数损失，该损失函数是凸的。而使用MSE将导致非凸函数。
此外，使用对数损失是合理的。解释如下：
当y = 1时，损失函数随着预测值的增大而减小，此时是合理的。
当y = 0时，损失函数随着预测值的增大而增大，此时是合理的。
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下面这个人的笔记做的还不错 http://www.cnblogs.com/jianzhitanqiao/p/548...
概述 关键词：特征组合LR：缺乏特征组合能力，需人工做特征工程GBDT+LR：特种组合能力不强，对高维的稀疏特征应...
组件介绍 Threads(Users):setup Thread Group 相当于LR的initteardown...
本文标题：LR关键点介绍
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kicxgttx.html
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