機器學習 - Logistic 迴歸

機器學習 - Logistic 迴歸 動機 Logistic 迴歸 優化 線性表示的角度（Logistic 分佈、概率）來看 凸優化的角度來看 多分類 one vs. one one vs. all / rest (Logistic 迴歸實際上是處理分類問題的方法) 動機 在處理標籤爲二值的數據，即二分類任務時，如果使用基本的線性迴歸模型是無法準確預測的，應當以 「0」， 「1」來作爲模型的輸出，

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