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机器学习原理与应用入门

6 - 加入概率更健康之逻辑斯蒂回归

6-1 逻辑斯蒂模型的架构
6-2 交叉熵KL散度
6-3 如何度量模型的目标（一）
6-4 如何度量模型的目标（二）
6-5 如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题（一）
6-6 如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题（二）
6-7 代码展示（一）
6-8 代码展示（二）
6-9 代码展示（三）