逻辑回归
最终求解的线是绿线，图上此时绿线的概率值为0.5，z=xw是决策边界
把十个点都放入z=xw中，y
损失函数可以评估预测值和真实值之间的差值，更好的判断那条曲线更符合要求，一般的分为绝对随时函数和平方损失函数，结论是损失函数越小的拟合的曲线越好，损失函数用于衡量模型的预测好坏，用来表示预测和实际数据之间的差距成都。
参考损失函数链接：https://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50615029
例如右上图中三角形和圆形出现了分类错误，分界线的上方是正例1，分界线下方是分类0
圆形的分类本来是1，分类错误之后，橙色的圆形被分类成0,根据损失函数，曾应该给它一个很大的损失函数，对应橙色的线
三角形对应蓝色的线，三角本来是0，后来分类错误，对应1，然后就应该给个很大的损失；