逻辑回归算法原理_逻辑回归迭代后为什么一定是最小值的_Naruto 📈>NN️
发布时间：2025-03-08 23:24:36来源：
第一部分：逻辑回归基础述🔍
逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型，它利用了逻辑函数将线性回归的结果映射到概率空间中。通过给定的数据集训练模型，我们可以预测新数据点属于某一类别的概率。虽然名字中带有“回归”，但实际上逻辑回归主要用于解决二分类问题。
第二部分：梯度下降法及其在逻辑回归中的应用🔄
逻辑回归算法使用梯度下降法来最小化代价函数。这个过程涉及到计算代价函数相对于每个参数的偏导数，并基于这些偏导数调整参数值。通过反复迭代这一过程，算法逐步向代价函数的最小值靠近。
第三部分：迭代后的最小值保障🛡️
在理想情况下，经过足够多次的迭代，逻辑回归算法能够收敛到全局最小值。这是因为梯度下降法确保每次迭代都会朝着代价函数减少的方向前进，除非到达一个局部极小值点。然而，在逻辑回归这样的凸优化问题中，局部极小值等同于全局最小值，因此可以保证迭代后的结果是代价函数的最小值。
综上所述，逻辑回归算法通过梯度下降法不断迭代调整参数，最终达到一个使代价函数最小的状态。这便是为什么我们说逻辑回归迭代后能够找到最小值的原因。🚀
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