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logistic Regression & Regularization
時間 2020-12-20
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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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