之杰的机器学习笔记：4.Logistic回归

        之前已经详细的介绍了监督学习中的回归方法，它有助于我们解决连续世界的许多问题，但是当我们想要解决离散问题——比如区分照片中的猫和狗，线性回归显然不那么有效。与此相对应的分类算法则在离散世界中大放异彩；下面我们来讨论一下分类。         从某种程度上说，离散世界比连续世界简单而美丽。对于离散问题，不需要准确的预测变量随时间的连续变化，而仅仅需要分辨不同的类。对于最简单的离散问题

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