1.单个训练样本(损失函数) 在逻辑回归中我们需要做的就是变换参数w和b的值,来最小化损失函数 a也就是sigmoid函数,也就是a=1/(1+e^(-z)),所以dL/dz=dL/da * da/dz = a-y 这就是单个样本实例的一次梯度更新的步骤 2.多个训练样本 下图中有一个很明显的问题就是如果特征数量比较多for循环显示化会导致代码效率极低,因此为了解决这个问题,后面就引入了向量化的概念。 m是样本的数量,其中dw1,dw2,最终得到的值是在整个样本上得到的值,而dz的值则表示的是在第i个样本上得到的值 本栏目推荐文章写代码时如何合理的画图表达逻辑结构【GUI软件】抖音搜索结果批量采集,支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等!js中的对象,如果赋值给多个变量,那么会有性能问题吗spring boot遇到的坑:在afterPropertiesSet()中执行逻辑异常74逻辑芯片介绍、特点和使用指南利用 chrome 浏览器将大的 pdf 文件拆分成多个python-函数进阶:函数返回多个返回值,lambda匿名函数【机器学习】逻辑回归解决CS0433问题,同一类型存在于多个程序集中Unity3D 服务器逻辑和传输如何分层/解耦详解梯度 样本 单个 逻辑 多个梯度 样本 单个 逻辑 梯度 网络基础 样本 逻辑 sheet单个easyexcel多个 多个 单个 字符 索引 模块 接口 单个 多个 多个 数组 字符串 单个 单个 静态 多个 页面 梯度 算法 逻辑 原理 单个 关键字 多个 关键 梯度 职员catboost逻辑