邏輯迴歸（含推導）

邏輯迴歸（logistic） 1、L就是用sigmod函數 2、損失函數爲： 邏輯迴歸的損失函數與線性迴歸相似，就是多了sigmoid函數，將概率映射到0-1之間。 再用極大似然思想，將L（θ）函數最大化。   然後梯度上升，將函數達到最大化 與吳恩達版本不同的是前面多一個負號，把上升變成我們熟悉的梯度下降。   那麼邏輯迴歸的優缺點：   那麼我們遇到多分類怎麼辦，我們可以選擇softmax迴歸

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