機器學習之邏輯迴歸（Logistic Regression）

1、邏輯迴歸基本概念 Logistic 迴歸模型是目前廣泛使用的學習算法之一，通常用來解決二分類問題（即輸出只有兩種，分別代表兩個類別），雖然名字中有「迴歸」，但它是一個分類算法。 Logistic 迴歸的優點是計算代價不高，容易理解和實現；缺點是容易欠擬合，分類精度可能不高。 與線性迴歸的區別：線性迴歸預測輸出的是（-∞,+∞） 而邏輯迴歸輸出的是{0,1}，這裏面0我們稱之爲負例，1稱之爲正例

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