标签：enter 目标 text regress 一个 分类 二分 ima gre
逻辑回归名字比较古怪，看上去是回归，却是一个简单的二分类模型。
逻辑回归的目标函数是如下形式：
其中x是features，θ是feature的权重，σ是sigmoid函数。将θ0视为θ0*x0（x0取值为常量1），那么
这里我们取阈值为0.5，那么二分类的判别公式为：
下面说一下参数θ的求解：
为啥子这样去损失函数呢？
当y=1的时候，显然hθ(x)越接近1我们的预测越靠谱；y=0时同理。所以应该在y=1时，使损失韩式-log(hθ(x))越小越好，y=0时，同样使损失函数-log（1-hθ(x)）越小越好，即得上式
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xueyinzhe/p/7589009.html
