//2019.08.13
#邏輯回歸算法(Logistic Regression)
1、根據2017-2018年人工智能與大數據科學領域的統計，不同的機器學習算法應用占比排名如下，其中，邏輯回歸、決策樹、隨機森林以及人工神經網絡算法占比前四，應用最為廣泛，其次是貝葉斯算法、集成學習以及支持向量機SVM算法。目前全球人工智能最火最前沿的研究方向CNN和RNN深度學習算法排名第九和第十，主要是因為它對於數據的要求很高，並且要求很高的計算能力。
2、邏輯回歸算法是目前應用最為廣泛的一種算法，雖然是回歸算法，但是它解決的是分類問題，而不是回歸問題，它的原理是將樣本的特征與樣本發生的概率，而概率是一個數字，因此將其稱為回歸算法。
3、邏輯回歸算法即可以看做是回歸算法，也可以看作是分類算法，通常用來解決分類問題，主要是二分類問題，對於多分類問題並不適合，也可以通過一定的技巧變形來間接解決。
4、對於邏輯回歸因為得到的預測結果是事件的發生概率，因此它的預測值值域為0-1之間，而概率轉換函數一般選用的是sigmoid函數，它可以將這個實數范圍轉換為0-1,並且0是一個分界點，當t>0時，概率p大於0.5，當t<0時，概率p<0.5。
