入门机器学习(四)--Logistic回归

1.分类(Classification) 如何开发一个分类算法，以对肿瘤进行恶性或良性分类为例。 如果要对以上数据进行线性回归可以这么做： 如果h(x)≥0.5，那么输出为"y=1"，如果h(x)<0.5，那么输出为"y=0" 但是，如果在数据的右边增加一个点： 那么根据线性回归，得到的分类曲线如下图蓝色线所示： 这样，取0.5为阈值的话就是明显不合理的。其实将线性回归用于分类问题一般来说是不合适

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