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初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法

 

 

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第1张图片

 

用集训集拟合参数θ，确定θ后，边界也就确定了

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第2张图片

 

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第3张图片

将逻辑回归函数整理成一个等式

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第4张图片

用梯度下降法求解逻辑回归方程推导

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第5张图片

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第6张图片

这样，直接讲的特征缩放法和均值归一化就都能用到这里，直接加快收敛速度

如何使用逻辑回归算法解决两个以上的分类问题

初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法_第7张图片

上图核心思想：将三个分类，两两进行划分，每次划分出一种，划分三次，最终完成三种的学习

 

然后将新的数值输入进hθ中，哪个数值大，那么就归于哪一种分类

 

 

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