首先逻辑回归是一种有监督的分类算法，名字中含有回归二字，是因为在多年前关于回归与分类的定义与现在有所不同，这一历史原因造成
逻辑回归可以视为广义的线性模型在因变量y服从二元分布时的一种特殊情况；在使用最小二乘法求解线性回归时，认为因变量y服从正态分布
为了能够得到最终的分类结果，我们引入sigmoid函数将利用回归模型得到的数值映射到（0,1）区间，其后通过比较映射结果与给定阈值的大小关系得到最终的分类结果。
可以将逻辑回归模型理解为：逻辑回归 = 回归模型 + 映射关系(sigmoid函数)
在逻辑回归模型中关于损失函数，是使用交叉熵（也称对数损失函数）
sigmoid函数与其导数的关系
又因为参数θ的更新是采用梯度下降的方式，故得到如下公式(此处假设参数迭代次数为n)：
来源：CSDN
作者：阿水的性感人生
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