五：逻辑回归
背景知识
最大似然估计
先记着怕明天忘了，特地去看了考研视频。
所谓最大似然估计，估计的是：当参数 = ？时，观测值所出现的概率最大。
举个宇哥的例子，迎面走来一个人，你不知道他是国家一级运动员，还是二级运动员。所以是骡子是马拉出来溜溜：
如果这个人打枪，打了5次，成绩是10,9,9,10,10环，那我推测这人十有八九是一级运动员
如果成绩是3,4,5,3,2环，那我推测这个人应该是二级运动员。
对应上面的定义，翻译如下：
当参数是一级运动员的情况下，成绩是10,9,9,10,10环 出现的概率是很大的。
当参数是二级运动员的情况下，成绩是3,4,5,3,2环 出现的概率是很大的。
在机器学习中，前面一个可以看做是类别label，后面可以看做是特征feature。
翻译成机器学习的话就是，出现一组特征，你要求出他的类别（即当这个类别是什么时，这组特征才最有可能实现）是不是有分类的味了
具体深究：https://blog.****.net/zengxiantao1994/article/details/72787849