Код Middle Цепное правило и autodiff спрашивают часто обновлено
Градиент логистической регрессии на одном примере
Условие
Логистическая регрессия: p = σ(w·x + b), потеря L = -(y·log p + (1-y)·log(1-p)). Напишите logreg_grad(w, b, x, y): верните [dL/dw₁, …, dL/dwₙ, dL/db], округлённые до 4 знаков.
Примеры
logreg_grad([0, 0], 0, [1, 2], 1) // [-0.5, -1, -0.5]
logreg_grad([0, 0], 0, [1, 2], 0) // [0.5, 1, 0.5]
logreg_grad([1, -1], 0.5, [2, 1], 1) // [-0.3649, -0.1824, -0.1824]
Решите в тренажёре
Редактор с автотестами прямо в браузере. Можно решить спокойно, вслух или под таймером, как на собесе.