一、逻辑回归简介及应用
二、逻辑回归的原理
（1）sigmoid函数
（2）输入和输出形式
（3）基于目标函数求解参数w
三、逻辑回归代码复现
一、逻辑回归简介及应用
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。
Logistic回归的因变量可以是二分类的，如上述中是否患胃癌；也可以是多分类的，如mnist手写识别，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。
二、逻辑回归的原理
谈到回归问题，第一反应是：在二维平面上是一条直线。当
和
确定时，对于回归问题，假设
为面积，经过线性映射，可以得到其体积
，则完成回归任务；对于分类问题，假设
为某个特征，经过线性映射，得到
>0，或
