Machine Learning by Andrew Ng (3) -- Logistic迴歸

分類問題 在進行（例如腫瘤良性與否的判斷）分類問題時，因結果之間具有明確的界限，我們往往採用0，1，2，3…等等來表示預測值。這時線性迴歸無法達到最優需求，因此我們引入了logistic迴歸算法來進行分類問題的求解。 我們在希望假設函數的值與預測範圍較爲吻合，因此定義了logistic迴歸。 假設函數展示 函數模型 引入（exp）指數函數進行需求擬合。 輸出意義 logistic迴歸模型的h（x）

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