使用逻辑回归进行分类

最常用的分类方法是使用逻辑回归。逻辑回归是概率和线性分类器。输入是特征向量，特定类的成员的概率可以正式写成如下等式：

In the above equation:

• y代表输出，
• i代表其中一个类
• x代表输入
• w代表权重
• b代表偏置
• z代表回归方程z = w × x + b
• φ代表我们案例中的平滑函数或模型

前面的等式表示当w和b被给出时x属于i类的概率由函数表示φ（(z)。因此，必须训练模型以最大化概率值。