逻辑回归---1.简介
定义:
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。
应用:
广告点击率
是否为垃圾邮件
是否患病
金融诈骗
虚假账号
看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器
原理:
逻辑回归的输入值是线性回归的输出值
**函数:
判断标准
回归的结果输入到sigmoid函数当中
输出结果：[0, 1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值
损失及优化
逻辑回归的损失 称为 对似然函数
公式:
优化
提升原本属于1类别的概率，降低原本是0类别的概率。