机器学习 - 对数几率回归算法过程

输入：训练集 $D = \lbrace(\bf{x_k, y_k})_{k=1}^m\rbrace$ ；
学习率 $\eta$
过程：
1：在(0, 1)范围内随机初始化所有的权重w
2：repeat
3： for all $(\bf{x}_k, \bf{y}_k)\in D$ do
4：根据 $\iota(\bf{\beta}) = \sum_{i=1}^m(-y_i\bf{\beta}\hat{x}_i+ln(1+e^{\beta^T\hat{x}i}))$ 推导出梯度项
5：更新权重 $\beta$
6： end for
7：until 达到停止条件
输出： $\beta^*=arg$ $min$ $l(\beta).$
$\beta$

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