摘要：
参考简书中Logistic回归及Python代码实现。 Logistic函数的损失函数的偏导数为$\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x_i)-y_i)x_i^j$，所以$\theta$的更新可以写为：$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1 阅读全文
摘要：
2016年10月 1. 梯度下降（Gradient Descent）小结 对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。沿着梯度向量的方向就是f(x,y)增加最快的地方，容易找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向，梯度减少最快，也就是更加容易找到函数的 阅读全文