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Author: jiangzhonglian

docs/5.Logistic回归.md

@@ -245,6 +245,10 @@ def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
     return array(weights)
 ```
 
+大家看到这儿可能会有一些疑惑，就是，我们在迭代中更新我们的回归系数，后边的部分是怎么计算出来的？为什么会是 alpha * dataMatrix.transpose() * error ?因为这就是我们所求的梯度，也就是对 f(w) 对 w 求一阶导数。具体推导如下:
+
+![f(w)对w求一阶导数](../images/5.Logistic/LR_21.png)
+
 > 测试算法: 使用 Logistic 回归进行分类
 
 ```python