机器学习-logistic逻辑回归原理 及 opencv实现

1.logistics回归原理 --吴恩达课程笔记 本笔记分成两部分：线性回归和逻辑回归，涉及概念：正规方程，过拟合，欠拟合，代价函数，梯度下降，学习率，正则化 1.1 线性回归 线性拟合即假设一个模型为多元线性方程（包括特殊的单元线性回归），回归方程可表示为： 其中表示假设模型的参数，X表示模型的特征向量。       模型的作用在于给定一个输入的特征向量X，预测输出值h，一个好的模型预测到的值

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