如何理解LogisticRegression基本算法原理

       相信大家在學習機器學習時一定會學到一個重要的算法，對數機率迴歸（LogisticRegression）。它主要被用來做分類問題，且多被用來做二分類問題。比如：這個汽車的品牌是寶馬還是奧迪？        這個算法的思想是：先找一個類Sigmoid函數，他可以將Z值轉化爲類似階躍函數的方法。作爲階躍函數的替代函數，它同時又單調可微。 對數機率函數如下： 這時的z=wTx+b,代入上式

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