EX2
ロジスティック回帰のために-分類解決する
最初の行を分割は、一価又は二価の図面から分かる
ダイレクト予測をθX-Yの関数で乗算されている場合、バイナリ分類なぜなら、これは保証したがってのみ値0と1ということありません変化により、それが0.5未満で1〜0〜0.5の間に0-1の範囲よりも大きいように、外部Gを追加
Xθは、彼が0より大きい場合、であり、Yは、Xθが0より小さければ1は、次に、予測されY = 0は、次に予測します
損失関数の性質上、予測罰が0であるとして、ログ機能を使用し、罰無限の反対の予測
時間（シータ）を使用すると、予測数である
ショーの定量化するために
）*ログ（yと**は内積であります
導出損失関数
