吴恩达机器学习笔记（6）——Logistic回归

1. Classification  我们可以尝试使用线性回归来实现分类，所要做的就是在线性回归拟合数据以后给他一个threshold（阈值），例如在下面的例子中，就可以给一个0.5作为阈值（当hθ(x)的值大于等于0.5时，预测y为1；当hθ(x)小于0.5时，预测y为0）来预测肿瘤的性质（良性或恶性）。   在这种情况下，我们所看到的使用线性回归来实现分类任务好像没有问题，但是，当我们多了一个

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