为冗长的标题道歉。我的问题是关于使用随机梯度下降的逻辑回归的权重更新规则。

我刚刚开始尝试逻辑回归。我遇到了两个权重更新表达式，不知道哪个更准确，为什么它们不同。

第一种方法：

资料来源：（书籍）人工智能：Norvig，Russell 的现代方法，第 726-727 页：使用 L2 损失函数：

其中 g 代表逻辑函数 g' 代表 g 的导数 w 代表权重 hw(x) 代表逻辑回归假设

另一种方法：

来源（Charles Elkan 撰写的论文）：Logistic 回归和随机梯度训练。

可以在这里找到