因為是傻瓜式教程，所以一定會非常詳細！一些概念link到了Wiki的相應解釋上。 
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二分類和迴歸的關係

考慮x⇒y 表示的二分類或迴歸問題，其中x 是輸入，y 是輸出。 
1. 在二分類中，y 的值取0或1，代表被分為正類或負類。在迴歸中，y 的取值為連續值。 
2. 線上性迴歸模型中，y=wTx=w⋅x，此處w 為引數向量，x 為輸入樣本向量。 
3. 進一步，廣義線性迴歸模型可以寫為g(y)=w⋅x 或者 y=g−1(w⋅x)的形式，其中g 為單調可微函式。所以在對數迴歸中，模型是ln(y)=w⋅x。

sigmoid函式與LR的關係

sigmoid函式

：在數學上是擁有性感的s形曲線樣子的函式: 

通常說的sigmoid函式指的是這個logistic函式：δ(z)=11+e−z=ez1+ez 。本文所指的sigmoid函式就是該logistic函式： 

sigmoid函式具有以下特點： 
- 值域在(0,1) 
- 求導非常容易δ′(z)=δ(1−δ(z)) (求導過程見附錄，或Wiki)

我們希望在做二分類時，輸出y 不再是非0即1的取值，而是希望輸出一個有概率意義的(0,1) 之間的值，表示的是分為正類的概率（所以1−y是分為負類的概率），然後再做二分類，所以我們挑選sigmoid函式作為廣義線性迴歸的g−1，即

y

=δ(w⋅x)=11+e−w⋅x(1) 接下來將符合 y=g−1(w⋅x) 形式的(1) 寫為

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