【机器学习教程】二、逻辑回归：从概率到分类的利器

引言

在机器学习领域中，逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的分类算法，被广泛应用于各种实际问题中。尽管名字中带有"回归"一词，但逻辑回归实际上是一种分类模型，它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点，如简单易懂、计算效率高以及对大规模数据集的可扩展性。

本文将从逻辑回归算法的发展历程开始介绍，包括一些重要的论文和它们的详细内容。接着，将详细解释逻辑回归算法的原理和数学推导。最后，我们将提供一个复杂的实战案例，展示逻辑回归在实际问题中的应用。

算法发展与重要论文

逻辑回归算法的发展可以追溯到上世纪50年代和60年代。以下是一些重要的论文，对逻辑回归算法的发展产生了积极影响：

1. “The Logistic Transformation for Machine Learning” - D. R. Cox (1958)
   这篇论文首次提出了逻辑回归中使用的逻辑变换（logit transformation）的概念。Cox指出逻辑变换能够将线性回归模型的输出转化为概率值，从而为分类问题建立了基础。

2. “A Comparison of Two Learning Algorithms for the Classification Problem” - T. M. Cover, P. E. Hart (1967)
   Cover和Hart在这篇经典的论文中比较了逻辑回归与最近邻算法在分类问题上的性能。他们提出了基于最近邻方法的k-近邻算法，并将其与逻辑回归进行了对比。这篇论文对逻辑回归的发展和实际应用起到了重要的推动作用。

3. “A Unified Approach to Inducing Decision Trees