Machine Learning No.3: Logistic Regression
1. Decision boundary
when hθ(x) > 0, g(z) = 1; when hθ(x) < 0, g(z) = 0.
so the hyppthesis is:
2. cost function
to fit parameters θ:
to make a prediction given new x:
Output
3. Gradient Descent
Repeat {
(simultaneously update all θj)
}
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