逻辑回归中的coef最近看逻辑回归一个线性可分案例的时候看到了如下的代码 coef1 theta final 0 0 theta final 2 0 coef2 theta final 1 0 theta final 2 0 然后想了一下 这个两个是决策边界的系数 可以理解为 sigmoid 函数是原本的一个函数的映射 所以原来函数会有一个决策边界 比如有两个特征 X1 X2 画出来的图如下 这个红线就是决策边界 公式推导 sigmoid
最近看逻辑回归一个线性可分案例的时候看到了如下的代码：
coef1 = -theta_final[0, 0] / theta_final[2, 0] coef2 = -theta_final[1, 0] / theta_final[2, 0] 然后想了一下，这个两个是决策边界的系数.
可以理解为sigmoid函数是原本的一个函数的映射，所以原来函数会有一个决策边界。
比如有两个特征X1， X2， 画出来的图如下：
这个红线就是决策边界。
sigmoid：
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