简化代价函数与梯度下降
这种costfunction时由极大似然法得出。 需最小化新的cost function 最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。 首先我们来看看Logistic回归的代价函数： 上面y=1和y=0的代价函数是不同的表达式，我们将其化简合并为同一个表达式： 约定y只能去取0或1. 现将cost的两种情况合并为一种。 使用自锁，将二者分别乘一个系数再
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