邏輯斯蒂迴歸（Logistic Regression）
邏輯迴歸名字比較古怪，看上去是迴歸，倒是一個簡單的二分類模型。函數
邏輯迴歸的模型是以下形式：blog
其中x是features，θ是feature的權重，σ是sigmoid函數。將θ0視爲θ0*x0（x0取值爲常量1），那麼im
這裏咱們取閾值爲0.5，那麼二分類的判別公式爲：db
下面說一下參數θ的求解：img
爲啥子這樣去損失函數呢？co
當y=1的時候，顯然hθ(x)越接近1咱們的預測越靠譜；y=0時同理。因此應該在y=1時，使損失韓式-log(hθ(x))越小越好，y=0時，一樣使損失函數-log（1-hθ(x)）越小越好，即得上式ps
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