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机器学习-Sklearn课程--V2
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该课程属于 1446-肖同学-算法方向-计算机视觉-就业:否 请加入后再学习

### logistic函数:通过回归进行分类

### logistic回归的过程

- 1) 找到一个合适的预测函数,一般表示为h函数,该函数就是我们需要找的分类函数,它用来预测输入数据的判断结果。这个过程是非常关键的,需要对数据有一定的了解和分析,知道或者猜测预测函数的大概形式,比如是线性函数还是非线性函数。

- 2)构造一个loss损失函数,该函数表示预测的输出与训练数据类别之间的偏差。可以是二者之间的差或者是其他的形式。综合考虑所有训练数据的损失,将loss求和或者求平均,记为J(theta)函数,表示所有训练数据预测值与实际类别的偏差。

- 3)显然,J函数的值越小表示预测函数越准确。所以这一步需要做的是找到J函数的最小值。找到最小值有不同的方法。如梯度下降法。

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