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Logistic Regression（或Logit Regression），即逻辑回归，简记为LR，是机器学习领域的一种极为常用的算法／方法／模型。
你能从网上搜到十万篇讲述Logistic Regression的文章，也不多我这一篇，但是，就像我写过的最优化系列文章一样，我仍然试图用“人话”来再解释一遍——可能不专业，但是容易看得懂。那些一上来就是几页数学公式什么的最讨厌了，不是吗？
所以这篇文章是写给完全没听说过Logistic Regression的人看的，我相信看完这篇文章，你差不多可以从无到有，把逻辑回归应用到实践中去。
Logistic Regression是一种分类算法。分类，也就是把一个群体（或问题，或数据）分为几个类别，例如，男/女/人妖；爱她的人/不爱她的人；今天会下雨/今天不会下雨。
Logistic Regression最常用于处理“二分类”问题，也就是说分类只有两个，像“爱她的人/不爱她的人”就是二分类，而“男/女/人妖”就不是二分类。当然，Logistic Regression也可以用于处理多分类问题，即所谓的“多分类逻辑回归”（Multiclass Logistic Regression），但本文并不涉及这个方面。
所以，说得简单点就是，给你一条数据，用Logistic Regression可以判断出这条数据应该被分到两个类别中的哪个中去。
Logistic Regression在现实世界中非常有用。例如，可以用它来判断一个用户是否会点击一个广告（会点击／不会点击），可以用Logistic Regression来判断两类人是否会相爱（会相爱／不会相爱），等等。
机器学习的主旨就是通过对历史数据的计算（即“学习”），得到一些未知参数的值，从而可以推断出新数据会有什么结论。例如一个非常简单的函数： y=ax+b ，在已知几组 (x,y) 历史数据的情况下：
(1, 5.5)
(1.5, 7)
(2, 6.5)
