逻辑回归(LR)公式推导及代码实现

文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References 逻辑回归是用来解决分类问题用的,与线性回归不同的是,逻辑回归输出的不是具体的值,而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 构造hypothesis 逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程的结果经过一个sigmoid函数得到的结果(为正样本的概率),逻辑回归的假设函数如下: hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx h _ { \theta } ( x ) = g \left( \theta ^ { T } x \right) = \