學習目標：day01~了解邏輯回歸理論
1、 什麼是邏輯回歸？
邏輯回歸是監督學習(資料自帶標籤)，是分類的演算法，簡單的說就是根據資料自
帶的標籤把資料進行分類。(如性別，機關)
區別於線性回歸是對數值型的資料進行**(如房價，股價)
**·**優點：實現簡單，易於理解和實現；計算代價不高，速度很快，儲存資源低；
**·**缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高
2、 線性回歸實現分類的原理：
邏輯回歸也被稱為廣義線性回歸模型，它與線性回歸模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求引數，其區別在於他們的因變數不同，多重線性回歸直接將ax+b作為因變數，即y = ax+b，而logistic回歸則通過函式s將ax+b對應到乙個隱狀態p，p = s(ax+b)，然後根據p與1-p的大小決定因變數的值。這裡的函式s就是sigmoid函式
通過函式s的作用，我們可以將輸出的值限制在區間[0,1]上，p(x)則可以用來表示概率p(y=1|x)，即當乙個x發生時,y被分到1那一組的概率.或者我們假設乙個閾值，當p(x)>0.5分為a類，p(x)<0.5分為b類
學習筆記day01
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測試day01整理
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前端學習Day01
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