回归(regression)和logistic regression

回归 “回归”就是“回归本质”的意思。用一个函数去拟合一组数据 (xi,yi) ，随着数据越来越多，用来拟合的这个曲线就越来越接近真实的情况。这里 xi 可以是一个向量, 假设 xi∈Rn , 若用线性回归的方法, 首先把它扩展为 n+1 维, 用来拟合的参数 θ∈Rn+1 ; 其中 x0=1 , 对应 θ0 为截距. , 所以函数拟合的是一个 n+2 维的超平面( θT⋅x−y=0 ). 拟合后

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