本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法，这些最优化算法将用于分类器的训练。尽管逻辑回归的名称中包含“回归”，但它实际上是用于分类的，特别是二分类问题。逻辑回归通过计算输入特征的线性组合，使用Sigmoid函数将输出值压缩0和1之间，表示某个类别发生的概率。通过设定一个阈值（如0.5)，可以将概率转换为类别输出。逻辑回归通常

支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化。SVM的目标就是要找到这个超平面。支持向量机思想直观，但细节复杂，涵盖凸优化，核函数，拉格朗日算子等理论。优点：能够处理高维数据、具有较强的泛化能力、适用于小样本数据、可以处理非线性问题、具有较好的鲁棒性和可解释性等。缺点：对参数的敏感性、计算复杂

PCA 是 （Principal Component Analysis ）的缩写，中文称为主成分分析法。它是一种维数约减（Dimensionality Reduction）算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低维度数据的算法。显然，PCA 可以用来对数据进行压缩，可以在可控的失真范围内提高运算速度，提高机器学习的效率，使较为复杂的数据简单化。所谓损失最小就是从高维向低维映射的时候误差最小，