【機器學習入門】1.3線性迴歸之邏輯迴歸

邏輯迴歸 概念：     不是迴歸，是分類，經典的二分類算法 應用：     機器學習算法選擇：先邏輯迴歸再用複雜的算法 邏輯迴歸步驟： 預測函數->邏輯迴歸二分類概率->似然函數最大->梯度下降->求偏導 1、把目標函數帶入sigmoid函數，進行邏輯迴歸： 2、求似然函數最大值->改用梯度下降任務求偏導 3、用偏導的結果 即邏輯迴歸結果 去更新參數： α學習率，- 梯度下降求得的最小值  循環

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