機器學習-利用Logistic迴歸進行分類

優勢：計算代價小，容易實現和理解；python 缺點：容易欠你和，分類精度可能不高算法 適用：數字型和標稱型數據數組 在只須要兩個分類的狀況下，咱們但願在某個臨界分類線下，一側爲正類另外一側爲負類，這很是像階躍函數的性質。可是階躍函數在很是臨近分類線上的數據很容易出現誤非類，因此日常每每用與其性質很是相似的sigmoid函數代替其進行分類。其公式以下：app 對應圖形以下：dom 從上圖能夠看出，

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