机器学习（七）——逻辑回归（Logistic regression）

原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 我们可以忽略y是离散值的事实来处理分类问题，并利用我们的线性回归算法来尝试根据给定的x来预测y。但是，在这种方法性能很差的情况下，构造示例是很容易的。直观地说，当我们知道y∈{0，1}时，取大于1或小于0的值也是没有意义的。 为了解决这个问题，让我们改变假设的形式。我们将选择 其中， 称为逻辑函

>>阅读原文<<