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Logistic Regression（逻辑斯蒂回归）（续）
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如何求解和优化（优化方法）--使经验误差最小的值？
方法一：随机梯度下降法
方法二：牛顿法（二阶优化方法）
凸优化问题：刚开始步子迈大一点，后来小一点，自适应去调整，比随机梯度速度更快。
eta的本质：移动步长
缺点：收敛性不好保证，可学习其思维。
方法延伸：加入正则项
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