logistics判別與線性模型中的問題

之前說過，機器學習的兩大任務是迴歸和分類，上章的線性迴歸模型適合進行迴歸分析，例如預測房價，但是當輸出的結果爲離散值時，線性迴歸模型就不適用了。我們的任務是：將回歸分析中的實數值轉化爲離散值或者對於離散值的概率 logistic判別 轉換函數 例如我們進行癌症判定，迴歸模型可以輸出癌症機率a，並且 a∈(0,1) a ∈ ( 0 , 1 ) ，而我們的任務是將機率轉化爲0、1兩個結果（例如0表示無

>>阅读原文<<