在读这篇博文之前，你应该认真读过我之前的逻辑回归理论，里面涉及大量的推导你应该也明白，本篇博文着重将理论结合实际案例，将逻辑回归过程完全呈现出来，并得到最优解，并能根据最优解预测结果。  因为涉及到公司业务问题，我不能将实际案例拿出来讲，但我将根据实际案例抽象出核心算法案例，如下图  图中有7个坐标（x1,x2），当然在实际中通常是（x1,x2,x3 ......xn），不过没关系

一，什么是机器学习     第一个机器学习的定义来自于 Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。Samuel 的定义可以回溯到 50 年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处在于，编程者自己并不是个下棋高手。但因为他太菜了，于是就通过编程，让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。通过观察哪种布局（棋盘位置）会赢，哪种布局会输，久而久之