logistic损失函数

Logistic损失函数通常用于二分类问题中，它的表达式为：

$J(\theta) = -\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} [y^{(i)}\log(h_{\theta}(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})\log(1-h_{\theta}(x^{(i)}))]$

其中，$y^{(i)}$代表第$i$个样本的标签，$h_{\theta}(x^{(i)})$表示模型预测的结果，$\theta$为模型参数。

这个损失函数的意义是：当模型预测错误时，损失函数的值越大；当模型预测正确时，损失函数的值越小。通过最小化损失函数，可以使模型更准确地预测分类结果。