机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题

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机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题
- 前言
- 1. Logistic回归原理
- - 1.1 从线性回归说起
  - 1.2 多元线性回归问题
  - 1.3 对数线性回归
- 2.本次实验数据集介绍
- 3.数据处理方式
- 4.logistic回归方法
- - 随机梯度下降方法
- 5.结语

前言

Logistic回归方法，是最经典的机器学习方法。即使在今天，深度学习神经网络，他的算法核心也依旧包含logistic回归思想。在本篇博客中我会详细介绍他的算法原理，以及使用随机梯度下降法来求解优化问题，最终我们利用该算法来解决一个经典图像分类问题：猫狗数据集并利用数据验证集评估结果。本篇博客代码已开源

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