機器學習 LR中的參數迭代公式推導——極大似然和梯度下降

Logistic本質上是一個基於條件概率的判別模型(DiscriminativeModel)。                             函數圖像爲： 通過sigma函數計算出最終結果，以0.5爲分界線，最終結果大於0.5則屬於正類(類別值爲1)，反之屬於負類(類別值爲0)。 如果將上面的函數擴展到多維空間，並且加上參數，則函數變成： 接下來問題來了，如何得到合適的參數向量θ呢？  

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