20210607 Logistic 回归部分理论说明

1. 如何参数初始化？为什么不建议全 0 初始化？

2. 什么是 Logistic 回归？
回归问题的目标是得到连续的值，比如明年的收入；回答 是多少；分类问题回答 是什么；分类是机器学习的一个典型问题，目标是给新数据一个分类；logistic 函数的其他角度，比如最大熵，最大熵是指处于最随机的状态；熵是指随机性；当什么都不知道的时候，最可能的状态就是熵最大的状态；Logistic 蕴含的含义是熵最大，当信息很少，logistic 函数给出的是各种概率分布中，最有可能的概率分布，就像高斯分布具有普适性一样，所以是最好用的线性分类器；Logistic 这个词只是一个函数，和逻辑没有关系，有人翻译成 逻辑回归 是不够正确的，因为这里并不是一个逻辑问题，逻辑应该是 0 或者 1，而现在拟合出来的结果都是在 0 到 1 之间的。
3. 什么是激活函数？激活函数都有哪些？
4. 正确率如何计算？除了正确率还有什么评价指标？

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