機器學習：邏輯回歸（損失函數）
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# 由於邏輯回歸解決的是分類問題，而且是二分類，因此定義損失函數時也要有兩類
# 1）如果 y = 1（p ≥ 0.5），p 越小，損失函數越大；
# 2）如果 y = 0（p ≤ 0.5），p 越大，損失函數越大；
# 模型變形：
# 最終的損失函數模型：
# 該模型不能優化成簡單的數學表達式，只能使用梯度下降法求解；
機器學習：邏輯回歸（損失函數）
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