logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解

有监督学习 机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来讲，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集天然能够用以下方式表述： web {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本，每一个样本自己有n维特征。再加上一个偏置项 x0 , 则每一个样本包含n+1维特征： 算法 x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 其中 x∈Rn+1

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