人工智能算法學習筆記（三）——線性模型之邏輯迴歸

這幾天在學習凸優化理論，凸優化（convex optimization）是最優化問題中非常重要的一類，也是被研究的很透徹的一類。對於機器學習來說，如果要優化的問題被證明是凸優化問題，則說明此問題可以被比較好的解決。上一章中的梯度下降法就是針對凸函數進行的一種迭代算法。今後還會涉及到諸如牛頓法，擬牛頓法等更多的凸優化算法。好了，言歸正傳，這章記錄邏輯迴歸的點點滴滴。。。 我在一篇文章中偶然看到一句話

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