機器學習（1.1）——Logistic迴歸的詳細推導

這篇文章寫得太好了，正好我也在看機器學習實戰這本書！ 機器學習實戰書中沒有具體推理權重向量θ更新的過程，僅僅是下面三行代碼 （1）求A=x.θ； （2）求E=sigmoid(A)-y； （3）求θ:=θ-α.x'.E,x'表示矩陣x的轉置。   爲什麼這樣更新？？？ Logistic迴歸總結 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 1.引言 看了Stanford的Andre

>>阅读原文<<