邏輯迴歸代價函數及其梯度下降公式

前言 在上一篇隨筆裏，我們講了Logistic迴歸cost函數的推導過程。接下來的算法求解使用如下的cost函數形式： 簡單回顧一下幾個變量的含義： 表1 cost函數解釋 x(i) 每個樣本數據點的特徵值 y(i) 每個樣本數據的所屬類別標籤 m 樣本數據點的個數 hθ(x) 樣本數據的概率密度函數，即某個數據屬於1類（二分類問題）的概率 J(θ) 代價函數，估計樣本屬於某類的風險程度，越小代表

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