Logistic迴歸-小結

《機器學習實戰》中關於Logistic迴歸，不少人想問：「此處略去了一個簡單的數學推導」，這個數學推導我來說解一下：機器學習 梯度理論：f(x,y,z)在點(a,b,c)的梯度，注意說法，函數在某一點的梯度。函數 咱們先假設有兩個樣本[x0,x1,x2],[y0,y1,y2]，它們對應的類別分別爲[z0,z1]學習 如今要求[w0,w1,w2]，使得矩陣X*W=Z與Z0最爲接近，下面是推導過程。b

>>阅读原文<<