機器學習（四）：邏輯迴歸

邏輯迴歸通過使用邏輯函數來估計概率，從而測量分類獨立變量與一個或多個非獨立變量之間的關係，而邏輯函數就是所謂的累積邏輯分佈.

從更多的數學觀點來看，邏輯迴歸比線性迴歸對數據有更加強烈的假設：

邏輯迴歸是判別模型，因此可以直接學習p(y|x):

所有的數學計算過程如下：

使用MLE或者MAP進行權值估計：

損失函數——交叉熵損失

Q: 學習率與交叉熵損失函數之間的關係是什麼？