机器学习——逻辑回归
看了吴恩达老师的视频的一点小思考 为什么使用sigmoid函数作为假设函数： 因为最终的输出的分类是固定的两个值，所以预测的值要限制在一个特定的范围内，否则无法确定判定的标准，这里认为预测值在{0,1}之间，大于0.5判定为1，小于0.5判定为0。如果等于0.5则说明样本点在分割的边界上，它属于两个分类的概率是相等的。越是接近分割边界样本点之间的分类差异越不明显，所以应该表现出接近0.5的速度越快
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