Andrew Ng cs229 Machine Learning 笔记

分类问题

分类问题和回归问题不同的是，分类问题的预测值$y$只能取离散值，而非连续值。首先来看一个二类分类问题，预测值$y$只能取0或1。0又被称作负例(negative class)，1被称作正例(positive class)。通常也用”-“,”+“符号来表示。对于一个样本集输入$x^{(i)}$，对应的目标值$y^{(i)}$也被为标注(lable)。

logistic回归

也可以用线性回归的方法运用到分类问题上，但是这样做很容易得到不好的结果。稍微改变一下我们的假设函数$h_\theta(x)$，使其的取值在{0,1}范围内：