logistic 迴歸

機器學習的步驟： 1、函數的建立/模型的建立 以邏輯迴歸爲例 2、模型的判定 假設N個訓練數據每一個都由後驗概率產生，即w,b決定了這個後驗概率，我們需要找到一組，w,b使得概率最大化的產生這N個訓練數據，利用極大似然估計，最好的那組參數就是最可能產生當前N個訓練數據分佈的w和b。 似然函數將每一個點產生的概率相乘。 由於L(w,b)是乘積項的形式，爲了方便計算，我們將上式做個變換： 爲了統一格式

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