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Marco Realacci 2024-11-04 18:52:44 +01:00
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Foundation of data science/notes/2 Logistic Regression.md
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@ -45,7 +45,7 @@ Calcoliamo la derivata parziale della funzione LL:
![[Pasted image 20241025165130.png]]
Però dobbiamo calcolarlo per tutti i sample ovviamente, per cui:
![[Pasted image 20241025165317.png]]
Poi aggiorniamo il valore così:
![[Pasted image 20241025165411.png]]
il parametro $\eta$ indica il rate di apprendimento, come nel gradiant descend della linear regression. Lo scegliamo noi, se è troppo grande l'algoritmo non convergerà mai, se è troppo piccolo ci metterà un fottio, ma sarà più preciso.