week3-2.Logistic Regression Model
一、Cost Function
逻辑回归的基本问题：
使用线性回归中的代价函数J不合适。因为h(x)=1/(1+e^(-theta'*x))是非线性的，带入后得到的代价函数是非凸的（non-convex），有很多局部最优点，可能找不到全局最优。
逻辑回归中使用的代价函数J：
二、Simplified Cost Function and Gradient Descent
对cost函数（方程组）进行化简：
化简后的J函数为：
向量表示：
梯度计算公式（确定theta的公式）：
发现将J函数带入计算后得到的公式与线性回归中的一样。
向量表示：
三、Advanced Optimization
高级优化算法可以再每轮迭代中自动更改学习率alpha，所以不用人为指定。
关于高级优化函数fminunc的使用：
initialTheta必须是不少于二维的向量。