机器学习-利用Logistic回归进行分类

优势：计算代价小，容易实现和理解；python 缺点：容易欠你和，分类精度可能不高算法 适用：数字型和标称型数据数组 在只须要两个分类的状况下，咱们但愿在某个临界分类线下，一侧为正类另外一侧为负类，这很是像阶跃函数的性质。可是阶跃函数在很是临近分类线上的数据很容易出现误非类，因此日常每每用与其性质很是相似的sigmoid函数代替其进行分类。其公式以下：app 对应图形以下：dom 从上图能够看出，

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