Logistic Regression (依據斯坦福大學網上機器學習公開課)

logistic regression 邏輯迴歸，相比較於前面的線性迴歸（主要目的用於預測），邏輯迴歸其輸出離散的值，其實就是0-1之間的數（這個數是輸出y=1的機率值，當z>=0時，g（z）>=0.5,由於輸出y只有0或者1,因此大於0.5是否是更加接近於1，固然咱們就判斷該z樣本屬於Y=1這個類），其用途是用於在給定不一樣樣本點下求解出最優曲線進行劃分樣本. web 一樣的咱們會先定義cost

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