李宏毅机器学习笔记（五）

逻辑回归（Logistc Regression） Step1：模型 评价模型 训练集的标签共有两类，f表示x属于第一类的概率: Likelihood如下： 使得L最大，即让-lnL最小， 将左边写成右边的形式，-lnL即为两个伯努利分布的交叉熵（cross entropy）。 找出最佳函数 -lnL(w,b)对w求偏导，以梯度下降的方式更新w： 这与损失函数为平方差之和时得到的结果一致，但是若选择

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