2.2logistic回归

正式进入到逻辑回归了：首先正如下面的所讲，我们回归是指：预测值和真实值之间的越小越好。

正如上图所示，我们给定一个特征向量X，希望预测的值y^,(是一个概率)---close to 1，使我们最愿意看到的，像上图所示，给定了y=1(来判定一个图中是否有猫，在已知图中有猫的情况下，给定的一个X)，得出的概率y^--->1的话。

                       如上图所示，我们给定参数w,b，然后构成一个上面面的红色圈圈圈起来的函数，这个函数的概率就在0-1之间了.

                             

                    可以看到这个函数的图像,如上图说所示在概率值（0-1）之间，而且分析了Z的取值的不同，趋向正无穷，和趋向负无穷时，分类讨论了函数的值（造成的红色圈圈函数的值不同），图像上显示出来了，我们的任务就是在求得这样一切训练集合的时候，将我们的w，b确定。