逻辑回归中的梯度下降：

在逻辑回归中，我们需要训练两个参数w和b。关于为什么是w和b，可以看上一篇文章深度学习理解和应用。

对于这两个参数需要重复{

}

表示成本函数J(w,b)对w求偏导。

怎样计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降法？

假设一个样本有两个特征，分别是x1和x2，则逻辑回归有以下步骤：

标注： ；

其中y是真实值，a是预测值。

在实现逻辑回归的算法中包括向前求预测值 a，以及利用损失函数L(a,y)反向更新w和b的过程。

更新公式为：

以w1为例更新时主要需要计算。计算公式如下：

注：是sigmoid函数，对于sigmoid函数

因此

同理

根据以上公式即可计算参数的更新。

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