Python機器學習隨筆之非線性分類的logistic迴歸擬合及正則化

01 非線性決策邊界的logistic迴歸擬合 常規的logistic迴歸在解決分類問題時，通常是用於線性決策邊界的分類（如下圖-左圖），因爲logistic迴歸可以視爲線性迴歸的一種轉化，其迴歸模型爲 (sigmoid函數)： 式中的z=θTx(i)就是不同x的線性表達式f(x) = g(w0+w1x1+w2x2)。那麼，對於線性決策邊界的分類，如何用logistic迴歸預測、擬合呢？這時候就需

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