Стохастический градиентный спуск(SGD) для логарифмической функции потерь(LogLoss) в задаче бинарной классификации

Предыдущая часть (про линейную регрессию, градиентный спуск и про то, как оно всё работает) — habr.com/ru/post/471458

В этой статье я покажу решение задачи классификации сначала, что называется, «ручками», без сторонних библиотек для SGD, LogLoss'а и вычисления градиентов, а затем с помощью библиотеки PyTorch.

Задача: для двух категориальных признаков, описывающих желтизну и симметричность, определить, к какому из классов (яблоко или груша) относится объект (обучить модель классифицировать объекты).