23. 邏輯迴歸算法

權重更新 因此，在隨機梯度下降中，我們就可以這樣進行權重的調整： w j = w j + η ( y ( i ) − s ( z ( i ) ) x j ( i ) wj = wj + \eta(y^{(i)} - s(z^{(i)})x_j^{(i)} wj=wj+η(y(i)−s(z(i))xj(i)​ 而對於批量梯度下降，只需將樣本數量相加即可： w j = w j + η ∑ i = 1

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