【機器學習算法】LR以及正則項

一，手推Logistic迴歸 logistic迴歸基於線性分類 θTX+b ,並使用sigmoid函數將線性函數映射到（0，1）空間中去。於是有假設 Hθ(x) ,表示的是x發生的機率。若 Hθ(x) 值大於0.5則表示是正樣本否則是負樣本。 1，對於樣本集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}有n個樣本，每個樣本有x = (x1;x2;…;xd) d個維度，y={y=0,y=

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