logistic Regression & Regularization

Logistic迴歸的主要用途： 尋找危險因素：尋找某一疾病的危險因素等； 預測：根據模型，預測在不同的自變量情況下，發生某病或某種情況的概率有多大； 自變量既可以是連續的，也可以是分類的。 常規步驟 尋找h函數（即hypothesis）：需要找的分類函數，它用來預測輸入數據的判斷結果； 構造Cost函數（損失函數）：該函數表示預測的輸出（h）與訓練數據類別（y）之間的偏差； 構造J函數（J(θ)

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