因为逻辑回归对于计算广告学非常重要。也是我们平时广告推荐、CTR预估最常用到的算法。所以单独开一篇文章讨论。

 

参考这篇文章：

 

逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻辑回归成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。

逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻辑回归成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。

在业界，LR模型之所以很受欢迎，主要是因为LR模型本质是对数线性模型，实现简单，易于并行，大规模扩展方便，迭代速度快，同时使用的特征比较好解释，预测输出在0与1之间契合概率模型。但是，线性模型对于非线性关系缺乏准确刻画，特征组合正好可以加入非线性表达，增强模型的表达能力。另外，广告LR中，基本特征可以认为是用于全局建模，组合特征更加精细，是个性化建模，因为在这种大规模离散LR中，单对全局建模会对部分用户有偏，对每一用户建模又数据不足易过拟合同时带来模型数量爆炸，所以基本特征+组合特征兼顾了全局和个性化。

 

以下是《机器学习》-周志华的读书笔记：

P54

 

P58 广义线性回归

 

 

P58 终于讲到逻辑回归了。其实是Logistic Regression。所以这本书坚持翻译成对率回归。迂腐。让人差点看不懂。

 

优点：

解法：

 

 关于似然函数，有如下解释：

统计学中，似然函数（Likelihood function），或简称似然，是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ).似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次，落地都是正面向上”这种事件，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。

 

P60 3.4 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） 

 

因为 LR 对计算广告学极为重要。还要补充。