我想了解逻辑回归和高斯混合模型的区别和相似点，我了解到逻辑回归是一种用于分类的经典算法，而高斯混合模型则是一种使用概率密度函数进行分类的算法。逻辑回归主要是通过拟合sigmoid函数来估计二分类或多分类模型，而高斯混合模型则是通过计算数据点落在混合正态分布中的概率来进行...
提问者：梦之蓝我想请问一下，在逻辑回归用于多分类问题时，如何进行分类呢？我们知道在二分类问题中逻辑回归采用sigmoid函数来将数据映射到0-1之间，用于判断数据属于哪一类，但在多分类问题中，采用的是什么方法呢？是否也采用类似的映射方法，或是采用其他的判断方式？如果有了解的大佬，希望能...
提问者：晨曦微露我想请教一下，SVM模型和逻辑回归模型都是监督学习中的分类模型，它们在算法思路和应用场景上有什么不同和相似之处呢？SVM通过寻找超平面建立判别函数，逻辑回归则是使用Sigmoid函数将线性回归的结果转换为概率值，再做分类决策。它们之间的性能和优缺点又有哪些呢？希望有经验的朋友...
提问者：默默在逻辑回归算法中，sigmoid函数被用于将线性函数的预测结果转化为0-1之间的概率值，表示一个样本属于某个类别的可能性。sigmoid函数是一种常用的逻辑函数，其特点是s形曲线，能够平滑地将实数转化为[0,1]区间内的实数。具体地说，sigmoid函数输入一个实数x，输出值为f(x) = 1 (...
提问者：LONE_WOLF