Em aprendizagem de máquina, a função custo avalia os coeficientes no modelo, calculando uma previsão para ele em cada instância de treinamento no conjunto de dados, ou seja, realizando uma soma ponderada da função erro para todos os m exemplos do conjunto de treinamento e reduzindo o erro na predição, com o objetivo de otimizar os valores de w e b. Assinale a alternativa correta que define a fórmula da função custo: a. l left parenthesis w comma b right parenthesis equals negative 1 over m sum from i equals 1 to m of open square brackets y subscript i log open parentheses y with hat on top subscript i close parentheses plus left parenthesis 1 minus y subscript i right parenthesis log open parentheses 1 minus y with hat on top subscript i close parentheses close square brackets b. l left parenthesis w comma b right parenthesis equals 1 over m sum from i equals 1 to m of open square brackets y subscript i log open parentheses y with hat on top subscript i close parentheses asterisk times left parenthesis 1 minus y subscript i right parenthesis log open parentheses 1 minus y with hat on top subscript i close parentheses close square brackets c. l left parenthesis w comma b right parenthesis equals negative 1 over m sum from i equals 1 to m of open square brackets y subscript i log open parentheses y with hat on top subscript i close parentheses divided by left parenthesis 1 minus y subscript i right parenthesis log open parentheses 1 minus y with hat on top subscript i close parentheses close square brackets d. l left parenthesis w comma b right parenthesis equals negative 1 over m sum from i equals 1 to m of open square brackets y subscript i log open parentheses y with hat on top subscript i close parentheses asterisk times left parenthesis 1 minus y subscript i right parenthesis log open parentheses 1 minus y with hat on top subscript i close parentheses close square brackets e. l left parenthesis w comma b right parenthesis equals negative 1 over m sum from i equals 1 to m of open square brackets y subsc