1.sigmoid函数：
逻辑回归与线性回归的联系函数
将z压缩为g(z)，在（0,1）之间，0.5以上归1类，0.5以下归0类
2.逻辑回归特点：对线性关系拟合效果好，计算快，分类结果不是固定的0和1，而是以小数形式呈现的类概率数字。
3.求解损失函数：极大似然估计 
4.防止过拟合：L1正则化 
L2正则化 
C控制正则化程度的超参数，L1正则会将参数压缩为0，L2正则只会让参数尽量小
5.调控损失函数参数：penalty默认L2正则
C默认1，C越小正则化效力越强
6.梯度下降重要参数：max_iter最大迭代次数
7.二元与多元回归重要参数：solver选择方法，默认liblinear坐标下降，二分类
multi_class告知模型处理分类问题的类型，默认ovr二分类，还可填multinomial多分类、auto自动选