本部分將講解機器學習演算法中最為常用的邏輯回歸演算法，該演算法的講解主要來自於andrewng deeplearning.ai中部分課程的知識結合書籍中部分數學理論知識，將以較為易懂並部分深入的講解，講解中存在大量手寫體的公式及推導。邏輯回歸演算法中有幾個基本點需要知道：
首先了解下二分類演算法需要解決的問題：需要對上面這只貓進行歸類判斷其是乙隻貓還是一條狗，那麼就需要訓練乙個模型來進行判別，對於這種是否，0和1等只有兩種情況的分類就是二分類問題。
為了解決這種分類問題，需要將進行向量化並作為輸入，基本過程如下圖：
上面是將小貓的影象進行矩陣分解的示意圖，需要將小貓的rgb分解為r、g、b三個通道，其實小貓的整幅影象就是這三個矩陣疊加後形成的，這樣分解後就可以對其進行處理作為輸入向量了，一般可以把x的維數記作n=nx=12288。
以上便是二分類問題的乙個基本轉化，下面開始講解引申出來的邏輯回歸演算法。
首先了解下邏輯回歸演算法的基本思路：
但是這個代價函式是單個樣本的損失，即某個具體的樣本**後的值與真實值之間的差值，我們在進行大量樣本訓練的時候需要考慮到整個樣本集合的損失情況，此時就需要引入乙個成本函式：
機器學習演算法 邏輯回歸
二.代價函式求解 三.sklearn 引數說明 四.常見問題 參考lr 是一種簡單 高效的常用分類模型，能處理二分類或者多分類。sigmoid 函式 對線性回歸的結果做乙個在函式g上的轉換，可以變化為邏輯回歸，這個函式g在邏輯回歸中我們一般取為sigmoid函式，形式如下 g z 11 e z g ...
機器學習之邏輯回歸
什麼叫邏輯回歸？簡單來講便是目標值只有，而線性回歸的目標值卻是乙個區域 0，1 可以代表得病沒得病，正確錯誤，etc.那麼怎麼才能把給定的輸入值正確的分類到呢，下面就介紹乙個特別的函式 sigmoid函式，g z 1 1 exp z 啥都不說先上圖。上圖便是sigmoid函式圖了，之所以引用這個函式...
機器學習之 邏輯回歸
邏輯回歸又稱logistic回歸，邏輯斯諦回歸，是一種廣義的線性回歸分析模型。sigmoid函式也是神經網路中常用的函式，用於把x從負無窮到正無窮壓縮到y從0到1之間。畫出來就是一條s型曲線，如下圖中的藍色曲線 它以0點為中心對稱，公式如下 當x值接近負無窮時，分母很大，s x 接近0，當x接近正無...