从各种数据源中提取数据

这里可以得出当X3>0时，X1和X2要么都为正要么都为负，这样就可以取出蓝点。

当X3<0时，要么是X1>0，X2<0。要么是X1<0，X2>0。所以就能取出所有红点。

降低模型复杂度的同时还需要将测试集的损失也减少，式训练集适应更广泛的测试集。

关于逻辑回归：

你和上面联系！

就和你的高数以前的梯度一样。