快速理解Logistic Regression，关键是掌握模型函数，损失函数或目标函数
首先看模型函数
最终训练出来的模型如下，其中
表示预测值，
表示输入的特征值，后面提到的
为真实值，
和
就是模型需要学习的参数，接下来，看一下模型学习的过程
模型的损失函数为
模型的训练过程就是对L的最小化过程，也即是对
和
更新的过程，也即是梯度下降的过程，关于为什么使用梯度下降法求最小值而不是直接令导数等于0的问题可以参考博客
https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86600893
其中
、
和
都是常数值，也即是每一次只需要求
就行，然每一次迭代，都是
的过程
来源：CSDN
作者：鱼只
链接：https://blog.csdn.net/heatrain/article/details/103965202