正確答案是：B: 最大似然估計(jì)。

### 專(zhuān)業(yè)分析

邏輯回歸是一種廣泛用于分類(lèi)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)模型，其目標(biāo)是估計(jì)一個(gè)離散因變量的概率。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要估計(jì)模型的參數(shù)。邏輯回歸不是通過(guò)最小二乘法（通常用于線(xiàn)性回歸）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，而是使用最大似然估計(jì)（MLE）。

#### 最大似然估計(jì)的原因：

1. **概率建模的性質(zhì)**：
- 邏輯回歸模型設(shè)計(jì)用來(lái)估計(jì)事件發(fā)生的概率，其本質(zhì)是一個(gè)概率模型。最大似然估計(jì)是一種估計(jì)概率模型參數(shù)的自然方法。MLE 通過(guò)最大化觀測(cè)數(shù)據(jù)在給定模型參數(shù)時(shí)的似然函數(shù)來(lái)找到最優(yōu)參數(shù)。

2. **二項(xiàng)分布適用性**：
- 二分類(lèi)邏輯回歸假定因變量服從二項(xiàng)分布。在這種情況下，最小二乘法不再適用，因?yàn)樗俣ㄕ`差服從正態(tài)分布且方差不隨預(yù)測(cè)值變化。MLE 更適合處理這樣的假設(shè)。

3. **解決非線(xiàn)性問(wèn)題**：
- 邏輯回歸中的鏈接函數(shù)（如 logit 函數(shù)）是非線(xiàn)性的，導(dǎo)致模型不是線(xiàn)性的（在參數(shù)上）。MLE 能夠有效處理這樣的非線(xiàn)性關(guān)系。

### 其他方法的簡(jiǎn)單分析

- **最小二乘法**：主要用于線(xiàn)性回歸模型，不適合非線(xiàn)性概率模型如邏輯回歸。

- **貝葉斯估計(jì)**：是一種不同于頻率學(xué)派的方法，通常引入先驗(yàn)分布，通過(guò)后驗(yàn)分布來(lái)估計(jì)參數(shù)。雖適用于邏輯回歸但不如 MLE 常用。

- **有矩估計(jì)**：用于估計(jì)模型參數(shù)的方法，極少用于邏輯回歸。

用最大似然估計(jì)方法，可以充分利用數(shù)據(jù)的概率結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，從而得到合理的參數(shù)估計(jì)，使得模型更具預(yù)測(cè)能力。