1. 线性回归的缺点
- 对于只有两种输出情况的问题（如肿瘤是否良性，0和1）来说，如果采用线性回归模型，会有很大误差，因为线性回归不仅会输出0和1，还会输出0和1之间以及＜0和 > 1的所有结果。
- 对于哪种情况表示1，哪种情况表示0，取决于我们自己如何定义，这有一点随意
- 对于均匀分布的数据来说，也许我们选择0.5作为分界线，可以得到比较合适的线性回归模型。
- 但是，如果在右侧添加一个训练示例，使数据分布不均匀，同时不改变0.5分界线的话，则之前的线性回归模型的误差会很大。但，如果改变的话，这与我们的意愿不符，在右侧添加一个训练示例，不应该改变我们对于区分肿瘤是否良性的分界线（决策边界）
2. sigmoid函数（逻辑回归函数）
- 以判断肿瘤是否为良性为例，拟合数据的图形为S型曲线。而sigmoid函数g(z)的图形也是S型曲线，可以满足要求，且g(z)的取值范围为0到1
- sigmoid函数，S型函数有时也叫逻辑回归函数
3. 逻辑回归模型（分类算法）
- 令z = 向量w·向量x + b ，则把z带入f(x) = g(z) = 1/(1+e⁻ᶻ)，可以得到f(x)的函数，即逻辑回归函数（上面的f(x)是线性回归函数，而下面的f(x)才是逻辑回归函数，这两个f(x)不相同）
- 逻辑回归的作用是：输入特征x，并输出一个介于0和1之间的数，这个数为 标签y取1的概率
- 标签y取1和0的概率之和，应为1。所以若输出结果为0.7，则表示该标签y取1的概率为0.7，那么该标签y取0的概率为0.3
- 右上角的式子可在论文中看到，表示：参数向量w和参数b，输入特征向量x。当标签y取1时，逻辑回归模型的概率