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2022年3月23日
机器学习整理(逻辑回归)
摘要: 二分类问题 问题定义:给定一些特征,给其分类之一。 假设函数 \(h(x)\) 定义: \[ h(x) = g(\theta^Tx) \] \[ g(z) = \dfrac{1}{1 +e^{-z}} \] 决策边界: 当 \(h(x) >= 0.5\) 的时候,y 更有可能预测为 1。 当 \(h
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posted @ 2022-03-23 00:14 pokpok
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