機器學習-1

Logistic迴歸目的是從特徵學習出一個0/1分類模型，而這個模型是將特性的線性組合作爲自變量，由於自變量的取值範圍是負無窮到正無窮。因此，使用logistic函數（或稱作sigmoid函數）將自變量映射到(0,1)上，映射後的值被認爲是屬於y=1的概率。 可以看到，將無窮映射到了(0,1)。 而假設函數就是特徵屬於y=1的概率。 當我們要判別一個新來的特徵屬於哪個類時，只需求，若大於0.5就是

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