本文介绍了如何使用Python和NumPy从头开始实现逻辑回归算法。首先列出了逻辑回归的数学公式，然后逐步实现了z函数、sigmoid函数、参数初始化、误差计算和梯度下降优化。可以不依赖任何第三方机器学习库，从零开始训练逻辑回归模型。

这篇文章介绍了梯度下降法及其变体,并讲述了它们的特点。梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法,但传统梯度下降法存在一些挑战,如学习率设置困难、容易陷入局部最优、参数更新不合理等。文章分别介绍了批处理梯度下降法、随机梯度下降法和迷你批处理梯度下降法,比较了它们各自的优缺点。迷你批处理梯度下降法结合了前两者的优点,是当前最常用的梯度下降算法变体。