CMU 07-280 Lecture 9：Logistic Regression 如何把分類改寫成機率估計
Lecture 9 不直接預測 0 或 1，而以 sigmoid 建模 P(y=1|x)，再用 cross-entropy 與凸最佳化學出參數；多類別版本自然延伸成 softmax regression。
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4 篇文章CS124 Week 3 Logistic Regression and Text Classification：從特徵到機率與 loss
Week 3 用 logistic regression 串起文字特徵、sigmoid 機率、cross-entropy loss 與 gradient descent，讓分類不只輸出標籤，也能說明每個特徵如何推動預測。
分類與邏輯斯迴歸：從決策邊界到 Newton 法
第二章從 sigmoid 機率模型推導邏輯斯損失，再比較感知器、多類別 softmax 與 Newton 法。
CMU 10-301 HW4：把 Logistic Regression 從 likelihood 寫成分類器
HW4 把機率解釋、cross-entropy 梯度與程式實作綁在一起，驗收的是一條可追蹤的訓練流程。