斯坦福吳恩達CS229機器學習 P4牛頓方法
邏輯迴歸(牛頓法) 指數分不族 廣義線性模型;將邏輯迴歸和最小二乘模型聯絡在一起。 極大似然估計模型 (1)初始化thta，引數可初始化為0； (2) delta=f(thta0)/f’(thta0) thta1=thta0-delta=thta0-f(thta0)/f’(thta0); 牛頓方法的一次迭代： thta(t+1)=thta(t)-delta=thta(t)-f(thta(t))/f’(thta(t)); thta(t+1)=thta(t)-delta=thta(t)-l’(thta(t))/l’’(thta(t)); 使l(thta)最大化，l’(thta)=0； 找到一個點，使其導數為0；找到區域性最優解； 牛頓法是一個收斂速度非常快的方法。（二次收斂）：誤差會變成之前的平方。
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