機器學習實戰（4）：Logistic迴歸

首先加載數據： 接下來寫一下logistic模型的梯度上升算法： 假設 P ( y i = 1 ∣ x i ) = π ( x i ) P(y_i = 1|x_i) = \pi(x_i) P(yi​=1∣xi​)=π(xi​)，那麼對於樣本觀測值集合，其極大似然函數爲 L ( w ) = ∏ i = 1 m [ π ( x i ) ] y i [ 1 − π ( x i ) ] 1 − y i L

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