【機器學習模型2】- 邏輯迴歸

邏輯迴歸 1. 模型引入 2. 模型描述 3. 模型求解策略（代價函數） 4. 模型求解算法 - 梯度下降 1. 模型引入 線性模型可以進行迴歸學習（參見【機器學習模型1】- 線性迴歸），但如何用於分類任務？需要找一個單調可微函數將分類任務的真實標記y與線性迴歸模型的預測值聯繫起來。 對於二分類任務，輸出標記 y y y 取值 { 0 , 1 } \{0, 1\} {0,1}，而線性迴歸預測值 z

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