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Classification and Representation

1. Classification - Logistic Regression 分类逻辑回归

分类问题：

邮件：垃圾邮件 / 非垃圾邮件
在线交易：欺骗性的 (Yes/No)
肿块：恶性的 / 良性的

线性回归解决分类的弊端：只有0，1；变成了h(x)<0.5, h(x)<=0.5`

Logistic Regression 能处理为预期中的 0 <= h(x) <= 1

2. Hypothesis Representation - Logistic Regression 方程表示

方程式推导过程

Sigmoid function
Logistic function

分类概率表示如下：

hθ(x)=P(y=1|x;θ)=1−P(y=0|x;θ)
P(y=0|x;θ)+P(y=1|x;θ)=1

3. Decision boundary 确认边界 - Logistic Regression

假设推导结果，得到如下能耗方程公式

确定边界范围。

Predict "y == 1" if -3 + x1 + x2 >= 0

非线性方程得到的边界：圆形或不规则图形。

请记住如下公式：

1. z=0,e0=1⇒g(z)=1/2
2. z→∞,e−∞→0⇒g(z)=1
4. z→−∞,e∞→∞⇒g(z)=0

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机器学习- 吴恩达Andrew Ng - week3-1 Classification

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