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上传时间: 2020-12-21
详细说明：文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References
逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。
构造hypothesis
逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程的结果经过一个sigmoid函数得到的结果（为正样本的概率），逻辑回归的假设函数如下：
hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx
h _ { \theta } ( x ) = g \left( \theta ^ { T } x \right) = \
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