1. 确定模型函数
首先明确逻辑回归的问题归属,逻辑回归属于分类问题,逻辑回归的分布属于多项式分布(包括二项分布,也叫伯努利分布)。这个笔记我们讨论二项分布的分类问题,通俗地讲二项分布是指我们要研究的问题只有两个结果,通常这两个结果为:是和否。我们一般喜欢用0和1分别代表否和是,那么什么样的函数能描述这样一种模型呢?这种函数模型叫sigmoid函数。
1. 机器学习的一般步骤
1. 确定假设函数h(x)
这一步需要确定我们常说的机器学习的模型,模型的好坏决定了我们机器学习的效果的好坏。我们可以选择线性模型,也可以选择非线性模型。我们通常选择的模型通常为了解决两大类问题:一类是回归问题,这种模型一般用来预测结果是连续型的数值的情况;另一类是分类问题,这种模型一般用来预测结果是离散型的有限多个的情况