假设我们有一些数据点，我们使用一条直线对这些点进行拟合，这条线称为最佳拟合直线，这个拟合过程称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。我们想要得到一个函数，能够接受所有的输入然后预测出类别。例如在两个类的情况下，函数输出0或1。该函数称为海维塞德阶跃函数（Heaviside step function），或者直接称为单位阶跃函数。但是海维塞德阶跃函数的问题在于：该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这个瞬间跳跃过程有时很难处理。不过另外一个函数也有类似的性质，而且数学上更容易处理，它就是Sigmoid函数，具体公式如下： 假设我们有一些数据点，我们使用一条直线对这些点进行拟合，这条线称为最佳拟合直线，
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机器学习实战Logistic回归笔记_LXYTSOS的专栏
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