一、逻辑回归
利用对数几率函数（即逻辑函数）进行的回归，叫做 对数几率回归（或逻辑回归），由于本质上是连续的函数
注意：不要将与
搞反了，由于
不是0就是1，会使
或
没有意义，而
只会无限接近0或1，永远不会等于0或1，不存在这个问题。
补充：Sigmoid函数求导
如果x为wxi+b，根据链式法则，对w求导，前面会出现xi。
二、实例：实现一元逻辑回归
当是一元函数时，实际上就是拟合分类的图形。当是多元函数时，就没有只有一个输入对应一个输出那么形象了，多个输入经过后，对应有规律的数字。
事实上，Logsitic回归模型已经初具深度学习中神经元的雏形，只是在深度学习中，logistic函数被称为“激活函数”。我们常听的sigmoid函数就是logistic函数，除了sigmoid，出名的激活函数还有tanh , relu等。
三、线性分类器
四、实例：实现多元逻辑回归
4.1 实现多元逻辑回归
4.2 绘制分类图
五、多分类问题
六、实例：实现多分类问题
