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一、Logistic Regression – Classification:
二、 Hypothesis Regresentation – 假设陈述：
一、Logistic Regression – Classification:
logistic回归虽然带着回归两字却和线性回归有很大的区别，线性回归主要用于预测问题，其输出值为连续变量，而logistic回归主要用于分类问题，其输出值为离散值。logistic回归可以用于多元分类问题，也可以用于二元分类问题，但二元分类更为常用。因此本文只介绍二元分类的应用。
先来看一些logistic回归的基本东西，logistic回归的假设函数为：
，因为 .因此。
其中
称为S型函数（sigmoid function)或者逻辑函数(logistic function)，其函数图像如图所示：
从函数图像中很容易观察出
，即 。
使用线性回归对于分类问题存在着一定的问题！线性回归用来解决分类问题时，稳定性差。当样本分布比较复杂时，线性回归无法做到准确的分类。
二、 Hypothesis Regresentation – 假设陈述：
sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。
举个例子:对于肿瘤数据集，假设其中一个特征为肿瘤的尺寸，结果为{恶性，良性}。假设
即肿瘤为恶性的概率为0.7，因此 ,即在给定的条件下y=1的概率。对于二元分类问题， 。
三、Decision boundary – 决策边界：
所谓决策边界就是能够把样本正确分类的一条边界，主要有线性决策边界(linear decision boundaries)和非线性决策边界(non-linear decision boundaries)。注意：决策边界是假设函数的属性，由参数决定，而不是由数据集的特征决定。
四、Cost Function – 损失函数：
这里提出了一个问题：如何去选择参数 ？
Original: https://blog.csdn.net/weixin_52058417/article/details/121983242
Author: 爱吃糖的范同学
Title: 【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞逻辑回归 – 分类问题
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