基于logistic regression的严格矩阵求导

本人的其他博客中提到了可以用矩阵求导的方法来运算，然后这里简单讲下。

首先，直接贴Ng老师的课后作业的课件（exercise3.pdf）

其实感觉挺巧的，虽然这里Ng老师给出来一个很完美的式子，一步就把gradient矩阵写出来了，但问题就是没把问题解释明白，换了个激活函数，以我这种人的智商，肯定要懵逼的。所以我给出一个更加具有一般性的证明，虽然最后的结果是一样的。

然后我给出我的结论，假设我们有100个training example，然后每个training example有3个feature，则

X是一个100*3的矩阵，X*theta为一个