LR（邏輯回歸）
邏輯回歸（Logistic regression):
想要理解LR，只需要記住：
Sigmoid 函數：
y=1/(1+e-z)
線性回歸模型：
y=wTx+b
最後：
y= 1/(1+e-(wTx+b))
推導為：
ln (y/1-y)=wTx+b
它就是用線性回歸模型的預測結果去逼近真實標記的對數幾率。
真實標記：是在模型訓練時已經給出。
進而模型訓練來確定模型參數 w 和 b
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