logistic回归简析

关于logistic回归的内容参见下面的博客
http://blog.csdn.net/statdm/article/details/7585153
总结：
1、期望函数h(x)用于实现x到y的变化
2、h(x)是由特征分量x加权后生成的
3、权值的不同取值，h(x)的性能好坏之分
4、因误差分布确定，所以损失函数选择差的平方和
5、梯度下降和最小二乘方法确定最优参数
6、logistic回归应用于二值分类，由满足伯努利分布的g(z)函数映射得到