吴恩达machine-learning逻辑回归

1.假设函数h(x)，因为逻辑回归算法的y值只有零和一两个值，那么如果依然要用线性回归的方程来表达这一种趋势的话，会导致误差很大 于是就引进了一个sigmoid函数，这个函数是无限趋近于0和1。 也就是h(x)=g(z)=1/1+e^(-z)。所以我们假设当这个函数的值取到>=0.5时，那么就表示预测y=1. 也就是说当z>=0时(z的值就可以表示为theta’*X,相当于线性回归里的h(x))

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