So, for logistic regression, we define a different loss function that plays a similar role as that of the above loss function and also solves the optimization problem by giving a convex function: Vì vậy, đối với hồi quy logistic, chúng ta xác định một hàm mất khác có vai trò tương tự như hàm mất ở trên và cũng giải quyết vấn đề tối ưu hóa bằng cách đưa ra hàm lồi:
However, there are slight physical differences; Carthusians have more "oriental" or concave head shapes and are more often gray in color, while non-Carthusians tend toward convex profiles and more often exhibit other coat colors such as bay.[38] Tuy nhiên, có sự khác biệt về thể chất nhẹ; Carthusians có hình dạng đầu nhiều "phương Đông" hoặc lõm và thường có nhiều màu xám, trong khi không Carthusians có xu hướng về hàm lồi và thường xuyên hơn triển lãm màu lông khác.
However, there are slight physical differences; Carthusians have more “oriental” or concave head shapes and are more often gray in color, while non-Carthusians tend toward convex profiles and more often exhibit other coat colors such as bay. Tuy nhiên, có sự khác biệt về thể chất nhẹ; Carthusians có hình dạng đầu nhiều "phương Đông" hoặc lõm và thường có nhiều màu xám, trong khi không Carthusians có xu hướng về hàm lồi và thường xuyên hơn triển lãm màu lông khác.
