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机器学习实战之Logistic回归

本系列教程特点: 基于《机器学习实战》 尽量避免讲太多数学公式,通过简单直白的方式讲解各算法的原理 对于算法实现的代码进行详细讲解 哪些读者可以食用: 了解机器学习的基本术语 会Python语言 会numpy和pandas库的使用 写在前面 Logistic回归涉及到高等数学,线性代数,概率论,优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式,以少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。 Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样,但该算法是一个分类算法,如图所示,有两类数据(红点和绿点)分布如下,如果需要对两类数据进行分类,我们可以通过一条直线进行划分(w0 * x0 + w1 * x1+w2 * x2)。当新的样本(x1,x2)需要预测时,带入直线函数中,函数值大于

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