逻辑回归算法

分类算法，输出值永远在0到1之间
$ℎ_𝜃 (𝑥) = 𝑔(𝜃^T𝑋)$
$X$ 代表特征向量
$g$ 代表逻辑函数（logistic function）

常用的逻辑函数

S形函数(sigmoid function)
$g(z) = {1\over{1+e^{-z}}}$

import numpy as np
def sigmoid(z):
  return 1/(1+np.exp(-z))

Sigmoid function

分析过程：

大体思路：把 $h_\theta(x)$ 取值的判断转化为几何空间区域分割，直观化。

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