机器学习——逻辑回归

逻辑回归介绍 逻辑回归用来解决分类的问题，和线性回归的对值的预测不同，逻辑回归重点预测的是类别的分配。比如： 逻辑回归有一个专门的代价函数， θT可以理解为一个线性回归函数，下面是这个代价函数的图像，x取无穷大的时候趋近于1，取无穷小的时候，趋近于0. 决策边界 分类问题一个重要的点就是找到决策边界，然后才能进行分类，如下图： 经过3,3这个点的线可以视为决策边界，把样本分为两类，这条线的表示为h

>>阅读原文<<