线性回归.png
案例.png
训练集的自变量是顾客年龄，因变量是该顾客是否购买该产品，购买为1，不购买为0。
过渡.png
对于低龄用户和高龄用户超出范围，需要变成直线，过渡部分可以表示购买的概率，但是我们希望过渡的更快一点，因为实际上这个过渡段是不存在的，它表示的是重叠部分的数据关系。
逻辑回归模型.png
模型详解.png
它的公式是y=1/(1+exp（-x）)，我们可以简略的分析它的性质，在0到1的开区间内，并且是以指数速度过渡的。
另一种表示方法是lny/(1-y)=x，这里把x变成ax+b就是逻辑回归的模型了。
划分类别.png
我们的目的是要得出该用户是否购买该模型，所以将以y=0.5这条直线作为划分线，得到该用户是否购买该产品。
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本文标题：逻辑回归-原理
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