如何计算逻辑回归的权重？

Question

我想使用逻辑回归来解决机器学习问题。该算法的公式为P（y = 1）= 1 /（1 + e ^（ - （b0 + b1 x1 + b2 x2 +⋯+ bn xn）））。你如何计算b0，b1，...，bn？

当这个表是训练集时，公式中的b0，b1和b2是什么？那你怎么计算呢？

当p（y = 0）> 0时，新对象的预测类别是0。 P（Y = 1）？

Answer 1

一个非常简短的答案是，您通常根据模型定义likelihood function，然后设置权重，以便最大化得到的似然函数（一个通常使用对数似然）。请参阅 When is logistic regression solved in closed form? 。