### 要完成的模块
- `sigmoid` : 映射到概率的函数
- `model` : 返回预测结果值
- `cost` : 根据参数计算损失
- `gradient` : 计算每个参数的梯度方向
- `descent` : 进行参数更新
- `accuracy`: 计算精度
1.基本思想
改数据->改模型
2.不同停止策略、梯度下降方法的不同实验效果对比
步长:小、
样本数:取一部分
迭代次数:多
### 要完成的模块
- `sigmoid` : 映射到概率的函数
- `model` : 返回预测结果值
- `cost` : 根据参数计算损失
- `gradient` : 计算每个参数的梯度方向
- `descent` : 进行参数更新
- `accuracy`: 计算精度
1.基本思想
改数据->改模型
2.不同停止策略、梯度下降方法的不同实验效果对比
步长:小、
样本数:取一部分
迭代次数:多