基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類【機器學習】

（一）認識Logistic迴歸（LR）分類器 首先，Logistic迴歸雖然名字裏帶「迴歸」，但是它實際上是一種分類方法，主要用於兩分類問題，利用Logistic函數（或稱爲Sigmoid函數），自變量取值範圍爲(-INF, INF)，自變量的取值範圍爲(0,1)，函數形式爲： 由於sigmoid函數的定義域是(-INF, +INF),而值域爲(0, 1)。因此最基本的LR分類器適合於對兩分類（類

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