吳恩達之神經網絡和深度學習2.2logistic迴歸

Logistic迴歸 Logistic迴歸是在輸出y均爲0或1的監督學習問題中使用的一種學習算法。Logistic迴歸的目的是使預測和訓練數據之間的誤差最小化。 例如：貓或不是貓 給定由特徵向量x表示的圖像，該算法將評估貓在該圖像中的概率。 給定 x,y^=p(y=1|x),其中0≤y^≤1 Logistic迴歸中使用的參數如下： 輸入特徵向量：x∈Rnx，其中nx是特徵數 訓練標籤：y∈ 0,1

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