cs229笔记-逻辑回归

对于分类问题，我们常常用到逻辑回归，这是对于离散值的预测，比如1代表正常邮件正，0代表垃圾邮件。 下面从二元的分类开始讨论： 如图，这是一个用线性回归尝试预测离散值的例子，在逻辑回归中，我们选取h(x)=0.5作为临界点判断值为0或1，很明显，当数据集只有前八个时，我们发现能线性回归很好的预测结果，但是当出现第九个数据的时候反而使得0.5的分界点开始右偏，性能0反而不如数据集8个时的假设函数。对于

>>阅读原文<<