入門機器學習(四)--Logistic迴歸

1.分類(Classification) 如何開發一個分類算法，以對腫瘤進行惡性或良性分類爲例。 如果要對以上數據進行線性迴歸可以這麼做： 如果h(x)≥0.5，那麼輸出爲"y=1"，如果h(x)<0.5，那麼輸出爲"y=0" 但是，如果在數據的右邊增加一個點： 那麼根據線性迴歸，得到的分類曲線如下圖藍色線所示： 這樣，取0.5爲閾值的話就是明顯不合理的。其實將線性迴歸用於分類問題一般來說是不合適

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