Logistic regression爲什麼不用Square error做loss function?

假設訓練樣本爲 (xi,yi),f(xi)=11+exp(−(wx+b)) 採用類似Linear regression的損失函數Square error: 12∑ni=1l(f(xi)−yi)2 那麼令其對 w 求導，得到以下 12∑i=1n∂l(f(xi)−yi)∂w=12∑i=1n2l(f(xi)−yi)∂f(xi)∂w=12∑i=1n2l(f(xi)−yi)∂f(xi)∂z∂z∂w=12∑i

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