逻辑回归的认识
逻辑回归的认识
逻辑回归是一种用于解决监督学习（Supervised Learning）问题的学习算法，进行逻辑回归的目的，是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。
逻辑回归的推导
Sigmoid 函数：（z值就是预测值）
Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种）。根据第二章中的步骤，需要先找到一个预测函数（h），显然，该函数的输出必须是两个值（分别代表两个类别）
所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：二分类问题的概率与自变量之间的关系图形往往是一个S型曲线，如图所示，采用的Sigmoid函数实现：
推导
推导得到似然函数，和对数似然：
求导计算
求解(通过参数的变化得到最优解)：
参考文献：https://www.cnblogs.com/hum0ro/p/9652674.html