三分钟学会逻辑回归

逻辑回归在二分类问题上有很好的解决方法，lr使用概率来表示某件事情出现的最大情况，其中包括了逻辑函数，最大似然，梯度上升等概念。

逻辑函数：sigmod=1.0/(1+exp(-x))，函数值在0~1，之间，这样我们输入一组数据和对应的权值就可以得到一个z=w0*x1+...+wn*xn，把z带入到函数中得到一个概率就是正例出现的概率。

最大似然：样本中所有情况的概率表示：  ，我们要求的就是这个函数的最大值，这样就求出了对应的权重w向量。首先求对数，然后求导数，然后表示成线面的梯度上升：

                                                                                

for i in range(n):     h = sigmoid(dataMatri[i]x*weights)       error = (labelMat[i] - h)       weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error  这就是最基本的梯度上升过程。