从 Logistic Regression 谈起: logit、logic、logistic 傻傻分不清楚

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逻辑回归模型作为经典机器学习工具，在广告推荐和推荐排序等领域发挥基础作用。它融合了Logistic Distribution和Linear Regression的特性，实现实数到分类概率的转换。

在逻辑回归中，“逻辑”一词在两个关键点体现：一是Logistic Distribution的使用，它建模分类概率；二是模型通过线性回归对特征转换。同时，这里的“逻辑”与词根有关，来源于“log-”，与逻辑学的“logos”有渊源。

进一步分析，“逻辑”源于其数学背景，具体是概率逻辑，即用于描述逻辑命题概率的领域。在现代汉语中，“逻辑”一词由严复通过音译引入，后在日本采用“ロジック”的发音，并与物流、后勤概念相联系。在英文中，物流一词来源于军事后勤，反映着“log-”词根与秩序、管理的关联。

总结，逻辑回归的关键点不仅在于其数学逻辑，更在于其来源于“log-”这一深层次的词源，反映着逻辑学、概率理论与实际应用的融合。在不同文化语境中，“逻辑”概念有着不同的发展，展现了语言与概念演进的多样性。