機器學習筆記（2）--邏輯迴歸 --基於吳恩達機器學習配套筆記

本來想先把tensorflow架構下的線性迴歸研究一下的，發現不懂的還是太多，先放一放。等之後用的多了再回頭理解理解。 前置知識： 邏輯迴歸的基本模型：（比線性迴歸稍微複雜一點，一句話說不清，慢慢順，但主要還是用假設函數在優化代價函數的過程中擬合數據集以適應通用的情況） 邏輯迴歸（logistic_regression）主要用於分類數據集，其輸出值域是一個離散型的結構。這裏先研究二元分類（01分類

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