机器学习二分类逻辑回归

机器学习中的二分类逻辑回归是一种用于解决二分类问题的算法。它的基本思路是通过构建一个逻辑回归模型，将输入的特征映射到一个概率值，然后根据这个概率值进行分类。

逻辑回归使用sigmoid函数来处理hθ(x)，这是因为sigmoid函数的取值范围在0到1之间，可以将线性回归的输出转化为一个概率值。通过sigmoid函数处理后，我们可以将概率值大于等于0.5的样本划分为正类，概率值小于0.5的样本划分为负类。这使得逻辑回归可以用于二分类问题。

代价函数的推导和偏导数的推导是为了求解逻辑回归模型中的参数θ。通过最小化代价函数，我们可以得到最优的参数θ，使得模型的预测结果与真实标签最接近。

在正则化逻辑回归中，我们引入正则化项的目的是为了避免过拟合。正则化项可以惩罚模型中的参数，使得参数的值趋向于较小的数值，从而降低模型的复杂度。在正则化逻辑回归中，一般不对θ1进行正则化，这是因为θ1对应的是截距项，它影响模型在原点的位置，不参与特征的权重调整。

综上所述，机器学习中的二分类逻辑回归是一种通过构建逻辑回归模型，利用sigmoid函数将线性回归的输出转化为概率值，并通过最小化代价函数求解参数θ的算法。正则化逻辑回归则是在逻辑回归的基础上引入正则化项，避免过拟合问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [吴恩达机器学习之逻辑回归(二分类)](https://blog.csdn.net/q642634743/article/details/118831665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机器学习笔记——逻辑回归之二分类](https://blog.csdn.net/dzc_go/article/details/108855689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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