在二分类问题中,输出y∈{0,1}。同样的,我们也可以用线性拟合来尝试解决二分类问题(如下图左),但数据点比较异常时,容易出现下图右这样的情况:
一般,在二分类问题中,我们会选用『logistic函数』来拟合(因为形状像S,又称为『sigmoid函数』): hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx 可以定义 P(y=1|x;θ)=hθ(x) P(y=0|x;θ)=1−hθ(x)
在二分类问题中,输出y∈{0,1}。同样的,我们也可以用线性拟合来尝试解决二分类问题(如下图左),但数据点比较异常时,容易出现下图右这样的情况:
一般,在二分类问题中,我们会选用『logistic函数』来拟合(因为形状像S,又称为『sigmoid函数』): hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx 可以定义 P(y=1|x;θ)=hθ(x) P(y=0|x;θ)=1−hθ(x)
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