摘要： 一、基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时，为模型引入多项式项，使模型生成不规则的决策边界，对非线性的数据进行分类； 问题：引入多项式项后，模型变的复杂，可能产生过拟合现象； 方案：对模型正则化处理，损失函数添加正则项（αL2），生成新的损失函数，并对新的损失函数进行优化； 优化新的损失函数： 二、正 阅读全文

摘要： 一、基础 逻辑回归中的决策边界，本质上相当于在特征平面中找一条直线，用这条直线分割所有的样本对应的分类； 逻辑回归只可以解决二分类问题（包含线性和非线性问题），因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分； 问题：使用直线分类太过简单，因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条直线，如下图；因为这些样 阅读全文