【ML&DL】logistics regression理解

之前有學過linear classification、linear regression和logistics regression，此次作一下總結，並主要推導一下交叉熵損失函數的由來和梯度降低法。web 1、概述 開頭先祭出林軒田老師講義中的一張圖svg PLA、Linear Regression到logistics regression的區別。函數 偏差函數由0/1偏差演變爲均方偏差到交叉熵偏差

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