Minor update.

Author: tatsy

.ruby-version

@@ -0,0 +1 @@
+3.0.1

_contents/python/logistic-regression-02.md

@@ -83,8 +83,8 @@ $$
 
 $$
 \begin{aligned}
-    A_{ij}^{t+1} &= A_{ij}^t + \alpha \frac{\partial L}{\partial A_{ij}} \\
-    b_{i}^{t+1} &= b_i^t + \alpha \frac{\partial L}{\partial b_i}
+    A_{ij}^{t+1} &= A_{ij}^t - \alpha \frac{\partial L}{\partial A_{ij}} \\
+    b_{i}^{t+1} &= b_i^t - \alpha \frac{\partial L}{\partial b_i}
 \end{aligned}
 $$
 
@@ -250,4 +250,4 @@ logs = x - x.max() - np.log(np.sum(e))
 print(logs)  # -> array([-999., 0., -999.])
 ```
 
-このように数値計算においては、数学的には等価であっても、計算方法次第で結果が大きく変わる場合があるので、特に分数、指数、対数の計算には注意が必要である。
+このように数値計算においては、数学的には等価であっても、計算方法次第で結果が大きく変わる場合があるので、特に分数、指数、対数の計算には注意が必要である。