机器学习实战------logistic回归

说明：对书中代码错误部分做了修正，可运行于python3.4 基本原理：现在有一些数据点，用一条直线对这些数据进行拟合，将它们分为两类。这条直线叫做最佳拟合直线，这个拟合过程叫做回归。logistic回归的思想是，利用一个阶跃函数（在某一点突然由0变1），实现分类器。Sigmoid函数近似于阶跃函数： 现在将每个特征乘以一个回归系数，再全部相加，总和带入函数作为输入自变量z，进而得到一个0-1之间

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