尚硅谷ssm框架笔记 log4j

时间: 2023-08-21 14:06:50 浏览: 56
很抱歉,我无法理解你的问题。请提供更多细节或明确你的问题,我将尽力帮助你。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【尚硅谷】SSM框架之SSM学习笔记](https://blog.csdn.net/m0_60824353/article/details/126626053)[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* [SSM笔记(尚硅谷)](https://blog.csdn.net/wang17691049/article/details/129646128)[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] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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