1樓：孫劍
這個維基Logit - Wikipedia上說的很清楚啦：
Thelogitfunction is the inverse of the sigmoidal
"logistic" function or logistic transform used in mathematics, especially in statistics.
最近看Python Machine Learning，第三章中也介紹了logit與sigmoid，推薦題主一閱。
2樓：羅伊
（1）二者的根本區別在於廣義化線性模型中的聯絡函式的形式。logit採用對數形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。
（2）應用上，普通logistic的響應變數是二元的，多元logistic的因變數可為多元。logit的響應變數可以是多元的。
（3）統計軟體spss中：logit屬於對數線性模型，分析結果主要為因變數和自變數之間的關係，可以細化到各分類因變數與分類自變數之間；logistic屬於回歸分析，分析結果為估計出自變數引數。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。
因變數只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變數和多分類有序因變數的logistic回歸。即因變數多於兩個的。
（4）當因變數是多類的，可以採用logistic，也可以用logit，計算結果並無多少差別。
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