机器学习中的监督学习与非监督学习 - Eq：

最编程 2024-10-13 07:08:54

...

[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n + \epsilon ]
其中，( \beta_0 ) 为截距，( \beta_1, \beta_2, \cdots, \beta_n ) 为回归系数，( \epsilon ) 为误差项。

1.2.2 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归主要用于二分类问题，它通过引入Sigmoid函数，将线性回归扩展到分类问题中。模型输出的是一个0到1之间的概率值，用来判断样本属于哪个类别。

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