关于如何得出boundary的算法
来源：3-5 考试通过实战（一）
semipatriot
2024-03-08
在线性回归课程里，我们把x，y，cost形成一个三维的图，我理解算法是无论开始哪个点，通过求偏导数并循环递归最终都可以得到cost（z轴）的最小值（导数趋近于零），那个cost对应的x，y就是fit的结果。而这个过程，是由方法LR = LinearRegression()自动实现的。
这个逻辑回归的话，我理解是调用的方法LR = LogisticRegression()根据给出的[x1,x2]组合和pass值，计算得出的x和y（boundary）。我想知道这个原理是什么，如何通过两个输入：[x1, x2] + [result]得出的coef_和intercept，以及为什么coef和intercept就是theta0-2？
谢谢老师
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1回答
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flare_zhao
2024-04-22
其实当你理解了线性回归的求解过程，对逻辑回归来说，其本质和线性回归是一样的，课程中我们有讲解到对于分类的非线性问题，问了能够进行梯度下降，我们会对损失进行调整，调整的前提是概率判断越不准确其对应的损失值越大，调整后的损失函数，我们可以采用和线性回归相似的方法进行梯度下降求解。sklearn模块的LogisticRegression方法已经把相应的步骤都集成在该对象之中，对应系数值也是以其约定的方式进行输出的。
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