演算法梳理之邏輯迴歸
前面介紹了輸入與輸出皆為連續值的線性迴歸，現在介紹一個用於分類的廣義線性迴歸—邏輯迴歸，將線性迴歸的結果作為一個聯絡函式的輸入，選擇合適的聯絡函式便可很好的實現分類的目的。
線性迴歸中迴歸的目標是使得迴歸值接近我們的標籤，如果我們想讓迴歸的目標為標籤的衍生物呢？如對數線性迴歸lny=wTx+b。此時實際上是讓ewTx+b逼近y，是在求取輸入空間到輸出空間的非線性函式對映，將線性迴歸的預測值通過聯絡函式與真實的預測值聯絡在了一起。同理，如果此時我們的真實預測值是一個二值結果{0,1},通過何種聯絡函式能將線性迴歸的預測值變為二值結果呢？Sigmoid函式便是很理想的一個函式，連續且可微，值域為(0,1),將Sigmoid作為聯絡函式後的結果與0.5進行大小比較便可得到一個二值的結果。
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