吳恩達機器學習訓練2：Logistic迴歸

Logistic Regression問題實則爲分類的問題Classification。 1、數學模型 由上圖可知，由於最後是要求得y=1的概率，在線性迴歸的基礎上增加了sigmoid函數，將z值映射到區間[0,1]。 當z≥0時，g(z)≥0.5，可以推測y=1，否則y=0。 故其決策邊界即爲z = theta’*X = 0. 2、代價函數計算 3、matlab編程 （1）原始數據的可視化 補充

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