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机器学习基石：10 Logistic Regression
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线性分类中的是非题------>概率题，
设置概率阈值后，大于等于该值的为O，小于改值的为X。------>逻辑回归。
O为1，X为0：
逻辑回归假设：
逻辑函数/S型函数：光滑，单调，
自变量趋于负无穷时，因变量趋于0；
自变量趋于正无穷时，因变量趋于1；
自变量取0时，因变量值为0.5。
－－－模拟概率特性。
三种线性模型：
逻辑回归使用交叉熵代价函数。
最小化代价函数时，
发现无法求出使其值最小的解析解，
类比PLA的迭代法，使用梯度下降法求最小值。
eta------学习速率，与梯度大小有关，正比。
v------方向，单位长度，方向与梯度相反。
逻辑回归算法流程：
