本博客仅为作者记录笔记之用，不免有非常多细节不正确之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。博客虽水，然亦博主之苦劳也。如需转载，请附上本文链接，不甚感激！http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055写这篇博客的动力是源于看到了以下这篇微博：我在看到这篇微博的...

　　在logistic回归中，我们的训练集由  个已标记的样本构成： ，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量  的维度为 ，其中  对应截距项。）由于logistic回归是针对二分类问题的，因此类标记 。假设函数(hyp...

一、logistic回归概述主要是进行二分类预测，也即是对于0~1之间的概率值，当概率大于0.5预测为1，小于0.5预测为0.显然，我们不能不提到一个函数，即sigmoid=1/(1+exp(-inX)),该函数的曲线类似于一个s型，在x=0处，函数值为0.5.　　于是，为了实现logistic分类器，我们可以在每个特...