邏輯迴歸求解（機器學習python）
梯度下降
Logistic regression
- 目的：分類還是迴歸？它是經典的二分類演算法！
- 機器學習演算法選擇：先邏輯迴歸再用複雜的，能簡單還是用簡單的
- 邏輯迴歸的決策邊界：可以是非線性的
Sigmoid 函式
- 公式： g(z)=1/(1+e−z)
- 自變數取值為任意實數，值域[0, 1]
解釋：將任意的輸入對映到了[0, 1]區間，我們線上性迴歸中可以得到一個預測值，再將該值對映到Sigmoid函式中這樣就完成了由值到概率的轉換，也就是分類任務
邏輯迴歸
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