机器学习---之sigmoid函数为什么用于逻辑回归
注：逻辑回归的sigmoid函数由来是通过贝叶斯变换而来的，通过一系列的假设变化来的，p(Y)服从伯努力分布，大于0.5就是第一类，小于则是第二类，然后那个z0=wx+w0是一个决策边界，这个决策边界通过最大似然估计和梯度下降法来决定，并不是一个回归的过程。
注：逻辑回归的sigmoid函数由来是通过贝叶斯变换而来的，通过一系列的假设变化来的，p(Y)服从伯努力分布，大于0.5就是第一类，小于则是第二类，然后那个z0=wx+w0是一个决策边界，这个决策边界通过最大似然估计和梯度下降法来决定，并不是一个回归的过程。