機器學習（七）——邏輯迴歸（Logistic regression）

原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 我們可以忽略y是離散值的事實來處理分類問題，並利用我們的線性迴歸算法來嘗試根據給定的x來預測y。但是，在這種方法性能很差的情況下，構造示例是很容易的。直觀地說，當我們知道y∈{0，1}時，取大於1或小於0的值也是沒有意義的。 爲了解決這個問題，讓我們改變假設的形式。我們將選擇 其中， 稱爲邏輯函

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