在《机器学习实战》一书的第5章逻辑斯蒂回归的代码介绍中，p79中开头有一句，“此处略去了一个简单的数学推导”，那么到底略去了哪一个简单的数学推导呢？本着要将这个算法彻底搞明白的态度，笔者在百度上搜了好多资料，终于找到了相关的资料，以供参考。
从上图中按照逻辑斯蒂回归算法，利用梯度下降法求解其最值的方法，可以看到，最后求得的w如上图最后更新迭代所示。那么《机器学习实战》一书中，通过代码理解，得到它的做法是：
正好那一行weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error得到的结果即为刚才通过梯度下降法得到的w的更新结果。那么这就可以理解书中代码的含义了。
但是理解了上述书中代码的含义，那么真正的推导是如果做到的呢？且看下文分解：
假设函数为：
1、梯度上升法(参数极大似然估计)
通过查看《统计学习方法》中的模型参数估计，分类结果为类别0和类别1的概率分别为：
则似然函数为：
对数似然函数为：
最大似然估计求使得对数似然函数取最大值时的参数θθ
对L（θ）L（θ）求导得：
即为：
则单个特征系数的梯度上升法的迭代公式为：
对整个特征参数向量的梯度上升法的迭代公式为：
那么这个式子就是《机器学习实战》一书p79略去的数学推导部分的内容。