2、機器學習實戰之邏輯迴歸

如下代碼來自《機器學習實戰》，在每行代碼後添加了詳細的註釋，以便理解】python Logistic迴歸的目的是尋找一個非線性函數sigmoid的最佳擬合參數，求解過程能夠由最優化算法來完成。在最優化算法中，最經常使用的就是梯度上升，而梯度上升又能夠簡化爲隨機梯度上升算法 優勢：計算代價不高，易於理解和實現。缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高app 從本地導入數據，返回數據特徵矩陣和標籤向量：do

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