【機器學習模型詳細推導2】- 邏輯迴歸學習

邏輯迴歸 模型引入 模型描述 模型求解策略（代價函數） 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取值 {0,1}，而線性迴歸預測值 z=wTx+b屬於實數集 R，所以需要一個變換使實值 z映射到 0/1 值。

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