回答如下，其实还是不太明白，需要再看资料：
逻辑回归对一张纸上的红、蓝两种点进行分类，是在试图画出一条最佳的线，尽可能把两个颜色的点分开。
它的做法是：
先在纸上随意画一条线，然后通过某种计算方法（sigmiod函数）来计算所有的点在这条线下被分隔的正确性概率的乘积。分对且离线很远的点，概率接近1；分错且离线很远的点，概率接近0；刚好在线上的点，概率是0.5。
连续的移动这条线，改变位置和斜率，然后计算每次移动后，所有点概率的乘积，找到乘积最大的那条线。
纸上的红蓝点，只是二维，逻辑回归对更高维度空间的拟合，就是寻找让所有点分类准确概率最高的超平面。
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