讲授logistic回归的基本思想，预测算法，训练算法，softmax回归，线性支持向量机，实际应用
大纲：
再论线性模型
logistic回归的基本思想
预测函数
训练目标函数
梯度下降法求解
另一种版本的对数似然函数
L2正则化logistic回归
L1正则化logistic回归
liblinear简介
实验环节
softmax回归
实际应用
线性模型分两类，一类是逻辑斯蒂回归，另一种是线性的SVM。
liblinear和libSVM是兄弟库，同一波人开发的。
logistic本来是二分类器，扩展一下成为softmax回归完成多分类问题，softmax在深度学习中是非常有用的，对于多分类问题深度神经网络最后一层往往是softmax。
再论线性模型：
线性模型分为分类、回归两大类算法