目的：分类还是回归？经典的二分类算法！
机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的
逻辑回归的决策边界：可以是非线性的
Sigmoid 函数
公式：
自变量取值为任意实数，值域[0,1]
解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间
我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid 函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务
预测函数：
其中
分类任务：
整合：
解释：对于二分类任务（0，1），整合后
y取0只保留
y取1只保留
似然函数：
对数似然：
此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务
求导过程：
参数更新：
多分类的softmax:
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