邏輯回歸很簡單 但是一直不明確
來源B站的 視頻 老弓箭
【模型】
對每個特征加一個權重 然后放入sigmoid函式中，得到0-1的值 表示概率
【公式】
【損失函式】
交叉熵損失
確定損失函式的步驟 其實就是極大似然估計步驟.
（這里可以看統計學習方法6.1.3模型引數估計，即先寫出似然函式）（此處突然忘了似然函式是什么了）
1.
（這里不太懂為什么寫成P（y|y^）的形式
2.
3
【優化目標】
這里-1\m應該有個中括號
（這里有個問題 損失函式到底是求最大還是最小？）
更新不應該是w=w-a嗎 這里怎么成了加了
查看吳恩達視頻 2.3提到 之所以不用損失誤差當作損失函式 是因為會產生非凸優化問題
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