Logistic Regression

Logistic Regression Model 決策邊界 Loss 廈門大學機器學習課程筆記 Model sigmoid函數： s i g ( η ) = 1 1 + e − η sig(\eta)=\frac{1}{1+e^{- \eta}} sig(η)=1+e−η1​ 值域：(0,1) 一階導： s i g ( η ) ( 1 − s i g ( η ) ) sig(\eta)(1-si

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