[Machine Learning]吳恩達機器學習筆記 六——Logistic 迴歸

1、分類 Classification   2、假設陳述  sigmoid function = logistic function  假設函數的表示方法：   3、決策界限 Decision boundary  決策界限是假設函數的屬性，它取決於假設函數本身以及其參數θ，而不是數據集的屬性。訓練集是用來擬合參數θ的。   4、代價函數 在logistic regression中，如果使用了平方代

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