機器學習實戰—第5章：Logistic迴歸中程式清單5-1中的數學推導
如圖中梯度上升法給出的函式程式碼。
假設函式為：
1、梯度上升演算法（引數極大似然估計值）：
通過檢視《統計學習方法》中的模型引數估計，分類結果為類別0和類別1的概率分別為：
則似然函式為：
對數似然函式為：
最大似然估計求使得對數似然函式取最大值時的引數
對
即為：
則單個特徵係數的梯度上升法的迭代公式為：
對整個特徵引數向量的梯度上升法的迭代公式為：
2、當然也可以採用梯度下降方法（代價函式最小化）
這部分可以參考吳恩達老師的《機器學習》視訊，就不詳細說明了。
代價函式為：
求導得到：
對引數向量有：
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