吳恩達機器學習筆記（6）——Logistic迴歸

1. Classification  我們可以嘗試使用線性迴歸來實現分類，所要做的就是在線性迴歸擬合數據以後給他一個threshold（閾值），例如在下面的例子中，就可以給一個0.5作爲閾值（當hθ(x)的值大於等於0.5時，預測y爲1；當hθ(x)小於0.5時，預測y爲0）來預測腫瘤的性質（良性或惡性）。   在這種情況下，我們所看到的使用線性迴歸來實現分類任務好像沒有問題，但是，當我們多了一個

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