【邏輯迴歸】—— Logistic迴歸原理小結

文章目錄 邏輯迴歸：Logistic Regression(LR) 1. 從線性迴歸到Logistic迴歸 2. 二元Logistic迴歸模型常規步驟： 2.1 尋找預測函數：$h_{\theta}(x)$ 2.2 構造損失函數：$J(\theta)$ 2.3 損失函數的優化方法：梯度降低法 3. Logistic迴歸的優缺點： 4. Logistic迴歸與線性迴歸的區別： 5. Logistic

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