取hθ(x)≥0.5時，y = 1。由sigmoid函式的影象可知，當sigmoid函式的引數θtx＞0時，hθ(x)的取值即＞0.5。
由於是複習，不做過多的數學推導，直接給出代價函式的式子。
此處的代價函式不是平方差代價函式，而是使用cost函式作以替代，而cost函式是乙個分段函式，實際上，cost函式中的兩段是可以合併的，如下圖所示。
因此，得到的代價函式簡化表示式為：
想要使代價函式的值最小，仍然需要使用梯度下降的方法。完整的梯度下降演算法為：
可以注意到，每一次更新引數θ，其表示式和線性回歸更新引數θ的表示式相同，因為儘管代價函式改變了，但是經過偏導運算，二者意外的相同了。此外，特徵縮放同樣可以用於logistic回歸，以提高梯度下降的效率。
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