ロジスティック回帰を実装する

これは、以前に scipy.optimize.minimize を使って線形回帰を「一から」実装した演習ととてもよく似ています。今回はロジスティック損失を最小化し、scikit-learn の LogisticRegression と比較します（正則化を無効にするために C を大きく設定しています。詳しくは第3章で説明します！）。

前の演習で作成した log_loss() 関数はすでに環境に定義済みで、sklearn の乳がん予測データセット（先頭10特徴量、標準化済み）が X と y に読み込まれています。