邏輯迴歸算法梳理

邏輯迴歸與線性迴歸的聯繫與區別 共性： 迴歸問題的條件/前提： 1） 收集數據：特徵、標籤html 2） 假設的模型，即一個函數，這個函數裏含有未知的參數，經過學習，能夠估計出參數。而後利用這個模型去預測/分類新的數據。 區別： 線性迴歸： 特徵和結果都知足線性，即不大於一次方。表示爲 邏輯迴歸是一個非線性模型，sigmoid函數，又稱邏輯迴歸函數。可是它本質上又是一個線性迴歸模型，即先把特徵線性

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