機器學習（七）邏輯迴歸之代價函數

機器學習（七）邏輯迴歸之代價函數 前言： 由機器學習（六）我們得到了二分類問題的假設函數 hθ(x)，那麼下一步我們需要確定代價函數 J(θ)，然後通過梯度下降法確定擬合參數θ。 一、代價函數 1、假設函數： 2、對於線性迴歸的代價函數 3、但是因爲 hθ(x)是S型的非線性函數，因此我們得到的J(θ)圖形，可能是如下圖所示的非凸函數 4、那麼對於這樣的代價函數J(θ)，我們就很難用梯度下降法得到

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