最大似然估計（MLE）

在邏輯回歸模型中，系數(shù)的求解通常使用的是極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）方法。極大似然估計通過最大化似然函數(shù)來找到模型參數(shù)，使得在給定數(shù)據(jù)下，模型預(yù)測的概率最大。

邏輯回歸的目標是找到一個函數(shù)，該函數(shù)可以將輸入變量（例如在網(wǎng)時長）映射到一個概率值（例如是否流失的概率）。為了實現(xiàn)這一點，我們使用一個S形的邏輯函數(shù)（logistic function），其形式為：

\[ P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1 x)}} \]

其中，\(\beta_0\) 和 \(\beta_1\) 是我們需要估計的參數(shù)。

極大似然估計的基本思想是選擇那些參數(shù)值，使得在給定數(shù)據(jù)集上的似然函數(shù)值最大。似然函數(shù)是關(guān)于參數(shù)的函數(shù)，表示在給定參數(shù)值下觀察到的數(shù)據(jù)的概率。

因此，正確答案是 C: 極大似然估計。

專業(yè)分析：
- **最小二乘法**：主要用于線性回歸模型，通過最小化觀測值和預(yù)測值之間的平方誤差來估計參數(shù)。
- **貝葉斯方法**：通過結(jié)合先驗分布和似然函數(shù)來估計參數(shù)，但在經(jīng)典邏輯回歸中不常用。
- **最大期望算法**：主要用于處理具有隱藏變量的模型，如混合高斯模型，不適用于邏輯回歸。

綜上所述，邏輯回歸模型中系數(shù)的求解方法是極大似然估計。