这篇文章主要介绍逻辑回归背后的一些概率概念，给你一些直观感觉关于它的代价函数的由来。并且我也介绍了关于最大似然估计（maximum likelihood）的概念，用这个强大的工具来导出逻辑回归的cost函数。接着，我用scikit-learn训练了感知机模型来让你熟悉scikit-learn，最后用scikit-learn来训练逻辑回归，并作出决策边界图，效果还算不错。

逻辑函数(logistic function)

为了更好地解释逻辑回归，让我们首先了解一下逻辑函数。逻辑函数由于它的S形，有时也被称为sigmoid函数。

现在我要引入比值比（odds ratio）的概念，它可以被写成 p(1?p) ，其中的 p 代表正事件（positive event）的概率，正事件并不是代表好的方面的概率，而是代表我们想要预测的事件。比如：病人患有某种疾病的概率。我们把正事件的类标签设置为1。比值比的对数称为Logit函数，它可以写成如下形式：