邏輯回歸

有時候我們會需要預估各種機率, 圖片是狗的機率, 明天下雨的機率, 對於判斷機率, 

邏輯迴歸是一種非常有效率的機制,可用來計算機率

也可以為機率設定閥值 變成true, false, 的分類機制

例如判斷是否是狗的照片, 機率為多少, 大於多少機率就判斷為真

邏輯回歸是使用Sigmoid 函式: f(x) = 1 / (1 + e^(-x))

圖形是一個S形 : (以下圖片都來自: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/sigmoid-function  )

線性輸出轉換為邏輯迴歸輸出 :

線性方程式的輸出值 z 可以是非常大或非常小的數值,但經過 S 函數處理後,輸出值 y' 會被映射到 0 和 1 之間(不包括 0 和 1)。