机器学习:逻辑回归与Python代码实现
本篇博文的理论知识都来自于吴大大的Coursera机器学习课程,人家讲的深入浅出,我就不一一赘述,只是简单概括一下以及记一下自己的见解。 逻辑回归一般用于分类问题较多,但是叫做“regression”,而线性回归一般不建议用于分类,因为输出的y的值可能超出0/1范围。这也就是为什么逻辑回归假设函数里面有sigmoid函数的原因了。 逻辑回归问题不在采用“最小均方”误差,因为里面含有非线性的sigmiod函数,使得成本函数J不再是一个平滑的“碗”,容易导致“局部最优”,所以采用如
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