機器學習2--邏輯迴歸

　　線性模型的核心是一個線性函數 s= wTx，即將所有輸入變量進行線性組合， 對於線性迴歸問題（linear regression），輸入x，輸出wTx；對於線性分類(linear classification)問題，需要離散的輸出值，例如輸出1表示某個樣本屬於類別C1，輸出0表示不屬於類別C1, 這時候只需要簡單的在線性函數的基礎上附加一個閾值即可，通過分類函數執行時得到的值大於還是小於這個閾

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