自己学习机器学习看到逻辑回歸中梯度更新时，始终无法理解更新公式那个看起来很莫名的公式长这样：
为什么要转置，为什么要用乘法将这个矩阵和差异向量相乘下面就来详细讲讲吧。

首先设样本集i行列：
X=??????x11x21…xi1x12x22…xi2…………x1x2…xi??????对应结果标签Y=??????y1y2…yi??????

由於?f(w)/?w需要与?????w1w2…w?????相加，所以?f(w)/?w计算的结果应该是一个行的向量