logistic回归中的梯度下降法

在logistic回归中，梯度下降法是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数。梯度下降法的目标是通过迭代更新模型参数，使得损失函数达到最小值。

具体来说，在二项逻辑斯蒂回归中，损失函数通常使用对数似然损失函数。对于每个样本，损失函数的计算可以通过求解负对数似然函数得到。然后，通过计算损失函数对模型参数的偏导数，即梯度，来更新模型参数。

在梯度下降法中，每次迭代都会根据当前参数的梯度方向来更新参数。具体的更新规则可以使用学习率来控制每次迭代的步长。通过不断迭代更新参数，最终可以找到损失函数的最小值，从而得到最优的模型参数。

需要注意的是，在logistic回归中，梯度下降法可以使用批量梯度下降、随机梯度下降或者小批量梯度下降等不同的变种。每种变种都有其优缺点，选择合适的梯度下降法取决于具体的问题和数据集。

总结起来，logistic回归中的梯度下降法是一种通过迭代更新模型参数来最小化损失函数的优化算法。它是一种常用且有效的方法，用于训练logistic回归模型。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [逻辑斯蒂回归以及它的梯度下降法](https://blog.csdn.net/Alter__/article/details/109449043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式）](https://blog.csdn.net/chenqianhe2/article/details/115009758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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