邏輯迴歸的模型引入了sigmoid函式對映，是非線性模型，但本質上又是一個線性迴歸模型，因為除去sigmoid對映函式關係，其他的步驟，演算法都是線性迴歸的。可以說，邏輯迴歸，都是以線性迴歸為理論支援的。 這裡講到的線性，是說模型關於係數一定是線性形式的 加入sigmoid對映後，變成：

如果分類平面本身就是線性的，那麼邏輯迴歸關於特徵變數x，以及關於係數都是線性的 如果分類平面是非線性的，例如題主提到的，那麼邏輯斯蒂迴歸關於變數x是非線性的，但是關於引數仍然是線性的 這裡，我們做了一個關於變數x的變換：

其他非線性超平面一樣的道理，我們可以通過變數的變化，最終一定可以化成形如的東西，我們把z看做

題主提到了SVM，區別是，SVM如果不用核函式，也得像邏輯迴歸一樣，在對映後的高維空間顯示的定義非線性對映函式,而引入了核函式之後，可以在低維空間做完點積計算後，對映到高維

綜上，邏輯迴歸本質上是線性迴歸模型，關於係數是線性函式，分離平面無論是線性還是非線性的，邏輯迴歸其實都可以進行分類。對於非線性的，需要自己去定義一個非線性對映。 作者：辛俊波 連結：https://www.zhihu.com/question/29385169/answer/44177582 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。