logstic迴歸損失函數及梯度下降公式推導

Logistic迴歸cost函數的推導過程。算法求解使用如下的cost函數形式：     梯度下降算法 對於一個函數，我們要找它的最小值，有多種算法，這裏我們選擇比較容易用代碼實現和符合機器學習步驟的梯度下降算法。 先來看看梯度下降算法中，自變量的迭代過程。表示如下 　　 可以看到，這是一個θ值不斷迭代的過程，其中α是學習速率，就是θ的移動「步幅」，後面的偏導數數就是梯度，可以理解爲cost函數在

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