J(θ)=-log(Sθ(x))<--y=1
J(θ)=-log(1-S θ(x))<-y=0
损失函数求导方式
计算机视觉中关于逻辑回归分类的详解2
本文深入探讨了损失函数的导数计算，针对两类常见的分类任务（y=1和y=0），分别给出了J(θ)关于θ的导数表达式。通过对-log(Sθ(x))和-log(1-Sθ(x))的求导，揭示了梯度下降等优化算法中参数更新的数学原理。
本文深入探讨了损失函数的导数计算，针对两类常见的分类任务（y=1和y=0），分别给出了J(θ)关于θ的导数表达式。通过对-log(Sθ(x))和-log(1-Sθ(x))的求导，揭示了梯度下降等优化算法中参数更新的数学原理。
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