"""
z = w'x + b
a = sigmoid(z)
L(a,y) = -(y*log(a) + (1-y)*log(1-a))

    [|  |  | ]
X = [x1 x2 x3]
    [|  |  | ]

[z1 z2 z3 .. zm] = w'*X + [b b b b ] = [w'*x1+b + w'*x2+b ...]
"""


import numpy as np

def logistic_regression(nx):
    dw = np.zeros(nx)
    # TODO
    # z = np.dot(wT, x) + b  # "boradcasting
    raise NotImplementedError('TODO')

# derivativs:
# dz1 = a1 - y1 ; dz2 = a2 - y2 ; ....
# dZ = [ dz1 dz2 ... dzm ]