機器學習(5)之牛頓算法

機器學習(5)之牛頓算法 1. 牛頓迭代算法簡介   牛頓方法應用於機器學習：                       1. 使用這個方法需要f滿足一定條件，適用於Logistic迴歸和廣義線性模型 2. 一般初始化爲0 2. 在Logistic的應用     在Logistic迴歸中，我們要使得對數最大似然值最大，即求爲0時的Θ，根據上述推論，更新規則如下：          牛頓方法的收斂

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