人工智能算法学习笔记（三）——线性模型之逻辑回归

这几天在学习凸优化理论，凸优化（convex optimization）是最优化问题中非常重要的一类，也是被研究的很透彻的一类。对于机器学习来说，如果要优化的问题被证明是凸优化问题，则说明此问题可以被比较好的解决。上一章中的梯度下降法就是针对凸函数进行的一种迭代算法。今后还会涉及到诸如牛顿法，拟牛顿法等更多的凸优化算法。好了，言归正传，这章记录逻辑回归的点点滴滴。。。 我在一篇文章中偶然看到一句话

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