CS229机器学习个人笔记（3）——Logistic Regression+Regularization

1.Classification Logistic Regression其实就是Classification，但是由于历史原因名字被记作了逻辑回归。它与线性回归的区别在于 hθ(x) 被限制在了0与1之间，这是通过下面的S函数（Sigmoid function）实现的： g(z)=11+e−z 其中： z=θTx 此时我们的假设函数 hθ(x)=g(θtx)=11+e−θTx 2.Cost Fun

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