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一 概述

Logistic Regression的三个步骤

现在对为什么不使用均方误差进行分析（步骤二的）

由上图可以看出，当距离目标很远时，均方误差移动速率也很慢，不容易得到好的结果。

Discriminative（Logstic） v.s. Generative（Gaussion）

两种方法的model是一样的，训练的数据是一样的，但是找出来的参数不一样！！！

通常来说Discriminative的性能要比Generative要好，但是Generative也有自己的特色。

二 多分类

三 Logistic  Regression 的局限

还可以使用另一种转换方式：Cascading logistic regression models就是一种转换的普适方法。

参考：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Logistic%20Regression%20(v3).pdf

分类---Logistic Regression

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/9396297.html