Logistic regression为什么不用Square error做loss function?

假设训练样本为 (xi,yi),f(xi)=11+exp(−(wx+b)) 采用类似Linear regression的损失函数Square error: 12∑ni=1l(f(xi)−yi)2 那么令其对 w 求导，得到以下 12∑i=1n∂l(f(xi)−yi)∂w=12∑i=1n2l(f(xi)−yi)∂f(xi)∂w=12∑i=1n2l(f(xi)−yi)∂f(xi)∂z∂z∂w=12∑i

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