CS229機器學習個人筆記（3）——Logistic Regression+Regularization

1.Classification Logistic Regression其實就是Classification，但是由於歷史原因名字被記作了邏輯迴歸。它與線性迴歸的區別在於 hθ(x) 被限制在了0與1之間，這是通過下面的S函數（Sigmoid function）實現的： g(z)=11+e−z 其中： z=θTx 此時我們的假設函數 hθ(x)=g(θtx)=11+e−θTx 2.Cost Fun

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