LR公式推导与代码实现详解

简介：
本文章详细介绍了LR公式的数学推导过程，并提供了具体的代码实现案例，适合需要深入理解LR模型原理及应用的读者。 逻辑回归用于解决分类问题，并且与线性回归不同的是，它输出的不是一个具体的值而是概率。去除sigmoid函数后的逻辑回归几乎与线性回归相同。 **构造假设** 在逻辑回归中，假设函数 \( h_\theta(x) \) 可以看作是将一个线性方程的结果通过 sigmoid 函数处理后得到的概率（即正样本的可能性）。具体来说： \[ h_\theta(x) = g(\theta^T x) = \frac{1}{1 + e^{-\theta^T x}} \] 这里，\(g\) 表示sigmoid函数。