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本文转自：Logistic回归是一种最常见的二分类算法，它利用已知样本对模型进行参数估计，属于监督算法。
一、 logisitic 函数
形如的函数称为logistic函数，也称sigmoid函数（S形函数）， 其函数图像如下图所示：
logistic函数具有如下性质：
1) 连续性：在区间连续；
2) 对称性：关于点(0,0.5)对称；
3) 单调性：在区间单调递增；
4) 有界性：在区间取值范围为：[0,1]。
二、 Logistic回归模型
Logistic回归的预测函数（hypotheses）为：
输入：m个训练样本，其中
输出：回归系数。
令：，那么，
以上两式可以合并为如下形式：
它的极大似然方程为：
化为对数形式：
由于与具有相同的单调性，因此求出
的最大值即可。
对求偏导：
利用stochastic梯度上升规则对各进行迭代求值：
这看上去与LMS的迭代公式类似，但是不同，因此是两个不同的迭代公式。
最后将求出的带入，输入新的样本会得到
的值，如果,那么，该样本属于标签1的概率更大，将该样本归为标签1所在的类；反之，若，该样本属于标签0的概率更大，则将该样本归为标签0所在的类；