[机器学习]02.逻辑回归(Logistic Regression)
来源：互联网 发布：门诊电子处方软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/17 08:23
Logistic Regression 属于分类(classification)问题。
在逻辑回归中，假设函数为
其中g(z)为Sigmoid Function/logistic Function，形状如：
此时，假设函数h(X)的意思为：对于样本x的y=1的可能性的大小
Y=1 时，相当于 g(z)>=0.5 或z>0 或 h (x) >=0.5 或 X*theta >0
Cost Function
y=1时
y=0时
Cost function 两个可以合并成为一个：
把J(theta)用矢量化实现:
最小化theta依旧用梯度下降
其中theta为(n+1)X1向量
方法和线性回归一样，只是假设函数h(x)不一样。
矢量化实现:
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