吴恩达之神经网络和深度学习2.2logistic回归

Logistic回归 Logistic回归是在输出y均为0或1的监督学习问题中使用的一种学习算法。Logistic回归的目的是使预测和训练数据之间的误差最小化。 例如：猫或不是猫 给定由特征向量x表示的图像，该算法将评估猫在该图像中的概率。 给定 x,y^=p(y=1|x),其中0≤y^≤1 Logistic回归中使用的参数如下： 输入特征向量：x∈Rnx，其中nx是特征数 训练标签：y∈ 0,1

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