逻辑回归(Logistic Regression)是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间,通常用于二分类问题,最终输出的预测是一个非线性的S型函数,称为logistic function, g()。
逻辑递归(Recursive Logic)是一种在逻辑学中使用的推理方法,它基于递归定义和递归推理规则,用于描述和推导关于递归结构的命题。用于研究自指的悖论和不完全性定理。它是基于自我引用和递归定义的思想,将逻辑和计算理论相结合,形成了一种强有力的推理工具。