1. 基本概念Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为：（1）寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；（2）构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差；（3）最小化代价函数，从而获取最优的模型参数。Logistics回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法来完成。在最优化算