寒假深度学习2--逻辑回归

一、逻辑回归的介绍：

自己一句话通俗介绍其目的：对线性可划分的样本，对其进行学习，找到合适参数能够进行预测。

http://blog.youkuaiyun.com/pakko/article/details/37878837，以及公开课。

二、主要算法的回顾：

思想步骤：

--->设立参数，建立回归函数

--->得到该参数下取值正确的概论

--->对数极大似然估计，即损失函数J（）

--->使用梯度下降，来修正参数值。

三、代码实现：

官网中文译版：

http://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2013/04/07/3006014.html

公开课的简单代码实现版本：

http://www.tuicool.com/articles/AVbi6fq