sigmoid函数梯度下降

sigmoid函数梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练逻辑回归模型。sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到0和1之间的概率值。梯度下降算法通过最小化损失函数来更新模型参数，使得模型的预测结果与实际值更接近。

下面是sigmoid函数梯度下降的步骤：

1. 初始化模型参数：包括权重w和偏置b。

2. 计算预测值：使用sigmoid函数将输入特征x与权重w进行线性组合，并加上偏置b，得到预测值y_pred。

3. 计算损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测值y_pred与实际值y之间的差异。

4. 计算梯度：通过计算损失函数对模型参数w和b的偏导数，得到梯度值。

5. 更新模型参数：使用学习率乘以梯度值，更新模型参数w和b。

6. 重复步骤2-5，直到达到指定的迭代次数或损失函数收敛。

通过不断迭代更新模型参数，梯度下降算法可以逐渐优化模型，使其能够更好地拟合训练数据。