機器學習算法梳理-邏輯迴歸

學習內容： 邏輯迴歸與線性迴歸的聯繫與區別 線性迴歸面對的是一個連續值，邏輯迴歸面對的數據是離散值/類別預測。邏輯迴歸在線性迴歸實數輸出值上施加了sigmoid函數將數值收斂到了（0-1）的範圍之內。目標函數也從差平方和函數變爲對數損失函數，已提供最優化所需的導數。邏輯迴歸是個處理0/1分類。 邏輯迴歸的原理 邏輯迴歸是使用logistic函數估計概率，訓練數據之後，希望通過輸入一個數據得到一個（

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