邏輯迴歸和梯度下降

引出sigmod函數（x∈（整個實數），y∈（0,1）），可以將任何輸入，映射爲0-1的區間上的值，就是概率了 邏輯迴歸，是一個經典的二分類的算法，要得出最終的類別，用閾值去判斷。 由於有時候，矩陣求逆不存在，或者，不方便求導，那麼，優化問題一般就要用梯度下降了，這裏是優化一個θ。梯度下降，就好像是下山，要找一個坡度。坡，就類似一個梯度。 對J(θ)求導，得到的是梯度的反方向（向上的），就減去這個

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