【機器學習基礎算法系列】【壹】全面詳解邏輯迴歸LR(Logistics Regression)

文章目錄 算法流程 正則化 LR使用Sigmoid函數的原因 LR的輸出是否爲真實的概率 算法流程 邏輯迴歸(Logistics Regression)雖然名爲迴歸，但大部分的場景都用來做分類任務，其與線性迴歸等一系列迴歸任務僅存在因變量分佈的區別，這點會在【廣義線性模型】章節詳述。 迴歸問題的常規步驟 構造假設預測函數（hypothesis） 構造損失函數（loss） 尋找損失函數最小優化算法（

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