Introduction
邏輯迴歸(Logistic regression)是一種演算法，用於監督式學習(Supervised learning)能夠有效解決分類問題，在神經網路中使用的邏輯迴歸函式稱之為 sigmoid。
邏輯函式能提供給我們，屬於資料集特定變數的因變數的值，以機率(probability) - 從 0 到 1 之間的值表示。
如此我們就可以透過遞迴程序來最佳化權重(weights)，以最小化損失函數(loss function)或稱成本函數(cost function)的輸出值，與期望值間的偏離程度。
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