吴恩达机器学习入门——Logistic 回归分类问题模型建立决策判断代价函数多元分类分类问题如上图的分类问题，如果用粉色的hθ\thetaθ(x)函数,可以以0.5为判断值进行分类，区分出0和1，而当我们增加一个新的样本（ps：最右边的那个红色×）并用蓝色的hθ\thetaθ(x)来判断会出错。这样我们得到一个结论，用线性回归用于分类问题效果不好，而且线性回归的值不会都是0和1。这就引出了...

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