【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 6_Logistic Regression 逻辑回归

Lecture6　Logistic Regression 逻辑回归

6.1 分类问题 Classification
6.2 假设表示 Hypothesis Representation
6.3 决策边界 Decision Boundary
6.4 代价函数 Cost Function
6.5 简化的代价函数和梯度下降 Simplified Cost Function and Gradient Descent
6.6 高级优化 Advanced Optimization
6.7 多类别分类：一对多  Multiclass Classification_ One-vs-all

虽然逻辑回归名字里有一个回归，但它不是回归算法。而是一种非常强大，甚至可能世界上使用最广泛的一种分类算法。

特征缩放也适用于逻辑回归。

6.1 分类问题 Classification

　　参考视频: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv

　　二值分类问题 binary classification problem 定义如下：　　

　　

6.2 假设表示 Hypothesis Representation

　　参考视频: 6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).mkv

　　 引入一个新的模型：逻辑回归。该输出变量范围始终在 0和1 之间。 逻辑回归模型的假设是：