ML小白打卡第二天（補充）

如果假定給定的數據是線性可分的，這時候使用邏輯迴歸模型參數會變得無窮大。why? 下圖中的上面一個座標上的數據，是完全線性可分的，我們叫做線性可分；但是下面座標上的圓圈和叉所表示的數據是不能完全分開的，肯定會存在一定的誤差的，所以線性不可分，叫做非線性可分。這其中有個問題就是當給定的數據線性可分的時候，邏輯迴歸的參數會趨向於無窮大。 If data linearly separable ， The

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