logistic迴歸詳解（三）：梯度降低訓練方法

在http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51165444中，咱們已經對logistic迴歸的cost function作了完整的推導。若是是單個樣本，其損失函數爲： web cost(hθ(x),y)=−yilog(hθ(x))−(1−yi)log(1−hθ(x)) 1.梯度降低的原理 如今問題就轉化爲一個無約束優化問題，即咱們找出最小

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