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上传时间: 2020-12-21
详细说明：首先明确，分类问题，”y”的值域一定是有限个，逻辑回归就是根据之前的数据，预测某事件为真的概率值
为什么分类问题不能用线性回归？
对于分类问题，y的取值为0或者1
如果使用线性回归i，那么线性回归模型的输出值可能远大于1或者远小于0
导致代价函数很大
回归模型
或者
python代码实现
z = numpy.dot(X, theta)
h = 1/(1+numpy.exp(-z)) # exp: e 的多少次方
代价函数
x1 = X[:, 1] # 这里X是拼1之后的
x2 = -(theta[0] + theta[1]*x1)/theta[2]
在进行数据拼接之前，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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