逻辑回归（Logistic regression):

想要理解LR，只需要记住：

Sigmoid 函数：

y=1/(1+e^-z)

线性回归模型：

y=w^Tx+b

最后：

y= 1/(1+e^-(wTx+b))

推导为：

ln (y/1-y)=w^Tx+b

它就是用线性回归模型的预测结果去逼近真实标记的对数几率。

真实标记：是在模型训练时已经给出。

进而模型训练来确定模型参数 w 和 b

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