Logistic迴歸----機器學習讀書筆記

優勢：計算代價不高，易於理解和實現。 缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高。 適用數據類型：數值型和標稱型數據。 線性迴歸，採用梯度上升優化，相似於單層BP神經網絡（BP採用梯度降低法）python 實現代碼以下：網絡 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #獲取數據集 def loadDataSet(): #假設迴歸線爲y=

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