Fundamentos Matemáticos para Regressão Logística em Classificação Binária

Neste estudo, exploramos os fundamentos matemáticos da regressão logística, começando com sua formulação probabilística até a aplicação de métodos de otimização como o gradiente descendente estocástico, utilizando como base os trabalhos de Andrew Ng and Tengyu Ma. Fizemos também uma implementação eficiente de algoritmos no pacote Julia. Além disso, destacou-se a importância dos fundamentos de álgebra linear e otimização, conforme abordado no livro de Friedlander.