逻辑回归的梯度下降计算
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J=0;dw1=0;dw2=0;db=0; for i = 1 to m z(i) = wx(i)+b; a(i) = sigmoid(z(i)); J += -[y(i)log(a(i))+(1-y(i))log(1-a(i)); dz(i) = a(i)-y(i); dw1 += x1(i)dz(i); dw2 += x2(i)dz(i); db += dz(i); J/= m; dw1/= m; dw2/= m; db/= m; w=w-alpha*dw b=b-alpha*db
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python逻辑回归(logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类