Logistic Regression——逻辑回归算法推导

前言 之前学过用线性回归解决分类问题 ,  使用如下的阶跃函数，实现分类功能，但是这样的分类很明显太过粗糙了     令z =  我们希望有一个理想的阶跃函数来帮我们实现z值到0/1值的转化。   而且是单调可微的凸函数->sigmoid function 定义    输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，这就是 逻辑回归模型。是一种广义的线性模型。 所以决策函数为 推导 有了Sig

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