摘要： 在第一部分中提到逻辑回归的欠拟合问题，本部分讲解解决欠拟合问题的方法及实现。 欠拟合问题之所以出现是因为特征维度过小，以至于假设函数不能足够的学习特征和标签之间的非线性关系。 所以解决思路是增加特征向量维度。可以按如下方式增加维度。 再把增维之后的特征向量输入到假设函数，进行拟合。 实现代码如下： 阅读全文

摘要： 本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 ， 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现（第二部分） 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时，分类为1。h < 0.5时分类为0 阅读全文