理解邏輯迴歸(logistic regression)
邏輯迴歸是一種常用於二分類問題的線性分類算法，在二分類問題中樣本只有0和1兩種取值，也就是說樣本應該屬於伯努利分佈。 它的原理是將一個線性的實數範圍內的數值通過sigmoid函數映射到了0-1的範圍內，使得其可以得出一個樣本屬於正樣本的概率。 sigmoid函數的形式爲： ，如下圖 我們發現sigmoid函數是一個關於（0,0.5）對稱，在大於0時逐漸趨近於1，在小於0時逐漸趨近於0的函數。 若我
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