逻辑回归_梯度跟新公式的理解

最新推荐文章于 2024-07-03 13:21:32 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 梯度下降算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/congzi66166/article/details/78784454
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这篇博客探讨了逻辑回归中梯度更新公式的理解，重点解释了为什么需要数据矩阵转置并与其误差向量相乘。通过举例和解析平方损失函数，博主详细阐述了如何从梯度下降的角度推导出更新权重的公式，并强调了误差项在更新过程中的作用。

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自己学习机器学习，看到逻辑回归中梯度更新时，始终无法理解更新公式。那个看起来很莫名的公式长这样：
weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error
为什么要转置，为什么要用乘法将这个矩阵和差异向量相乘，下面就来详细讲讲吧。

首先，设样本集i行j列：
X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜x11x21…xi1x12x22…xi2…………x1jx2j…xij⎞⎠⎟⎟⎟⎟ 对应结果标签 Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜y1y2…y

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