google 機器學習複習及重點筆記（二）
1、機器學習分類模型-Logistics迴歸 通過Sigmod函數，將回歸值壓縮入(0,1)，用以表示分類概率。邏輯迴歸模型關鍵在於如何選擇分類閾值，根據分類閾值進行迴歸值到類別的映射。 此分類閾值由TP與TN的重要性決定，例如欺詐用戶檢驗，是欺詐用戶爲TP，非欺詐用戶爲TN，該模型的作用在於甄別欺詐用戶，因此應該提高TP的精確率，僅僅在意準確率是每沒有參考意義的。一般需要同時考慮精確率和召回率，
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