Logistic 回归

现在，我们终于要讲解机器学习中最热门和最有用的算法之一，它也是所有机器学习的基石——对数几率回归算法。基本上是这样的：

• 获得数据
• 选择一个随机模型
• 计算误差
• 最小化误差，获得更好的模型
• 完成！

计算误差函数

我们详细讲解下。下个视频将介绍如何计算误差函数。

备注：

视频中的 log 应为 ln

视频 13s 处视频中的左侧公式需改为-ln(0.6) - (ln0.2) - ln(0.1) - ln(0.7) = 4.8，并非log(0.6) = - (log0.2) - log(0.1) - log(0.7) = 4.8。

视频 13s 处视频中的右侧公式需改为ln(0.7) - (ln0.9) - ln(0.9) - ln(0.6) = 1.2，并非log(0.7)= - (log0.9) - log(0.9) - log(0.6) = 1.2。

最小化误差函数

该视频将介绍如何最小化误差函数。