機器學習第三週（二）--Cost function--Gradient descent

損失函數 梯度下降 其他優化算法 多分類 損失函數 損失函數：邏輯迴歸如果使用和線性迴歸相同的損失函數，那得到的損失函數圖像如下： 由函數圖像看出，這是一個非凸函數（凸函數最重要的特徵是局部最優解同時也是全局最優解），並不適用於做邏輯迴歸的損失函數。 我們對損失函數作出改變，得到全新的損失函數並得到其圖像： 從圖像看出，函數只有一個最小值，這個最小值是局部最小值同時也是全局最小值。這個損失函數是一

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