<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Logistic Regression on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/logistic-regression/</link><description>Recent content in Logistic Regression on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 25 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/logistic-regression/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>机器学习数学推导（六）：逻辑回归与分类</title><link>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/06-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E4%B8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB/</link><pubDate>Sun, 25 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/06-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E4%B8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>开篇&lt;/strong>。线性回归可以将输入映射到任意实数——但如果输出必须是 0 到 1 之间的概率呢？逻辑回归通过一个优雅的技巧解决了这个问题：使用 Sigmoid 压缩函数。尽管名字里有“回归”，逻辑回归实际上是一种&lt;strong>分类&lt;/strong>算法，其数学原理更是支撑着现代神经网络中每一个神经元的计算。&lt;/p></description></item></channel></rss>