机器学习中的逻辑回归

@Author：Runsen

什么是逻辑回归

回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时，它被称为二元逻辑回归。

从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。

逻辑回归与线性回归的关系

逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将ax+b作为因变量，即y = ax+b，而logistic回归则通过函数S将ax+b对应到一个隐状态p，p = S(ax+b)，然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。这里的函数S就是Sigmoid函数,就是因为这个函数的使用才能分类

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