python机器学习0基础到入门的心得----入门篇4 Logistic回归

本章节代码 概述 最优化算法, 假设现在有一些数据点, 我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线), 这个拟合过程就称作回归 根据现有数据对分类边界线建立回归(‘回归’源一词于最佳拟合, 表示要找到最佳拟合参数集)公式, 以此进行分类 优点: 计算代价不高, 易于理解和实现 缺点: 容易欠拟合, 分类精度可能不高 适用数据类型 连续型和标称型 Logistic回归分类器实现过程 我们想

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