吴恩达机器学习 学习笔记 之 六 Logistic Regression —— 逻辑回归

6.1 Classification —— 分类

下面是分类问题的一些例子：

 

• 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；
• 判断一次金融交易是否是欺诈；
• 判断一个肿瘤是恶性的还是良性的。

在所有这些问题中，我们需要预测的是一个变量y。我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负类（negative class）和正类（positive class），则因变量y ∈{0,1}，其中 0 表示负类，1 表示正类。正、负类的指定是任意的，并不重要。从直观的感觉上，负类一般用来表示“没有”，正类一般表示“有”。接下来先讨论二分类问题，后面的课程中还会讨论多类分类问题（multi-class classification problem），那时y可能有多种可能的分类。

如何建立一个分类算法？