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week3

y=1の場合とy=0の場合と、２つの別れたものを書いてきたが、これを上記のようにまとめることができる。
なぜなら、y=1の場合には、式の後ろの方にある(1-y)が０になってきえて、前半だけになり、y=0の場合には前半の-yが0なので前半が消える。yは0もしくは1しか取らないので、結果、組み合わせる前と同じことになる。

そしてなんとコストファンクションを解くために偏微分すると、リニアプログレッションのときと全く同じ式になる。



コレは全く同じかといえば、同じではない
なぜなら、リニアのときは $h_\theta()$ は単なる一次式だったが、logistic regression の場合は、一次式をシグモイド関数g()にぶっこんだ値だから。そこが異なる。

そして、結果的に同じコストファンクションの計算になるので、やることは同じ


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