【深度学习基础-13】非线性回归 logistic regression

这篇博客介绍了Logistic Regression(逻辑回归)的基础知识,包括条件概率的概念,逻辑回归模型,COST函数以及如何使用梯度下降进行参数优化。在解决非线性回归问题时,逻辑回归通过Sigmoid函数实现二值数据的平滑预测。

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1 概率

条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为:P(A|B),读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A,B,那么,

                                            

对于如下图所示的图形,线性回归以已经没办法很好的解决问题

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