ML-Logistic迴歸

機器學習-Logistic迴歸 基礎介紹 Logistic迴歸主要針對二分類問題，爲廣義線性迴歸模型，通俗一點來說就是一個線性迴歸+Sigmoid映射。 線性迴歸 f ( x ) = w T x + b f(x) = w^{T}x + b f(x)=wTx+b 首先我們看到這個方程本質上涉及兩個運算，一個矩陣運算和一個加法運算。 Sigmoid函數 f ( x ) = 1 / ( 1 + e x

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