邏輯斯蒂回歸（分類）
sigmoid函式與二項邏輯回歸模型
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\(sigmoid\)函式為：
\[sigmoid(x)=\pi(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\\ \]
其中\(x \in \mathbb{R}\)，\(sigmoid(x)\in (0,1)\).
又，其導數
\[\pi'(x)=\pi(x)(1-\pi(x))\\ \]
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二項邏輯斯蒂回歸模型是如下的條件概率分布：
\[P(Y=1|x)=\frac{exp(w \cdot x+b)}{1+exp(w \cdot x+b)}\\ P(Y=0|x)=\frac{1}{1+exp(w \cdot x+b)}\\ \]
其中\(x \in \mathbf{R}^{n}\)，\(Y \in\{0,1\}\)為輸出，\(w \in \mathbf{R}^{n}\)和\(b \in \mathbf{R}\)為引數，\(w\)為權值向量，\(b\)稱為偏置，\(w \cdot x\)為\(w\)和\(x\)和內積，
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增廣權值向量和增廣特征向量
記\(w=\left(w^{(1)}\right.\left.w^{(2)}, \cdots, w^{(n)}, b\right)^{\mathrm{T}}, \quad x=\left(x^{(1)}, x^{(2)}, \cdots, x^{(n)}, 1\right)^{\mathrm{T}}\)分別為增廣權值向量和增廣特征向量，仍用\(w\)和\(x\)標記，則邏輯斯蒂回歸模型可以簡寫為：
\[P(Y=1|x)=\frac{exp(w \cdot x)}{1+exp(w \cdot x)}\\ P(Y=0|x)=\frac{1}{1+exp(w \cdot x)}\\ \]
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幾率與對數幾率
如果設某事件發生的概率是\(p\)，則此事件發生的概率與其不發生的概率\(1-p\)的比值
\[\frac{p}{1-p}\\ \]
為事件的幾率.
此事件的對數幾率為
\[logit(p)=log \frac{p}{1-p}\\ \]
在邏輯斯蒂回歸中，\(p=P(Y=1|x)=\frac{exp(w \cdot x)}{1+exp(w \cdot x)}\),可知
\[\begin{align}logit(p)&=\log\frac{p}{1-p}\\ &=\log \frac{P(Y=1 | x)}{1-P(Y=1 | x)}\\ &=\log \frac{exp(w\cdot x)}{1}\\ &=w \cdot x\end{align}\\ \]
可知輸出\(Y=1\)的對數幾率是輸出\(x\)的線性函式，或者說，輸出\(Y=1\)的對數幾率是由輸入\(x\)的線性函式表示，或者再反過來，用線性回歸模型的預測結果去逼近真實標記的對數幾率，即邏輯斯蒂回歸模型，也稱對數幾率回歸，
另，還可以視為邏輯斯蒂回歸將線性函式\(w\cdot x\)轉化為概率，如果線性函式的值接近正無窮，則概率值越接近于\(1\)；如果線性函式的值越接近于負無窮，概率值就越接近于\(0\)，
2 - 邏輯斯蒂回歸模型引數估計與學習
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給定訓練集\(T=\left\{\left(x_{1}, y_{1}\right),\left(x_{2}, y_{2}\right), \cdots,\left(x_{N}, y_{N}\right)\right\}\)，其中\(x_i\in \mathbb{R^{n+1}}\)，\(y_i \in \{0,1\}\)，\(i=1,2,\dots,N\). 設
\[\begin{align}P(Y=1|x)&=\frac{\exp(w \cdot x)}{1+\exp(w \cdot x)}=\pi(x)\\ P(Y=0|x)&=\frac{1}{1+\exp(w \cdot x)}=1-\pi(x)\end{align}\\ \]
對數似然函式為
\[l(w)=\prod_{i=1}^{N}P(y_i|x_i)=\prod_{i=1}^{N}[\pi(x_i)]^{y_i}[1-\pi(x_i)]^{1-y_i}\\ \]
可知當\(y_i=1\)時，\(1-y_i=0\)，此時每一項的值就是前半項\(\pi(x)\)；當\(y_i=0\)時，\(1-y_i=1\)，此時每一項的值就是后半項\(1-\pi(x)\).
對數似然函式為
\[\begin{align} L(w)=\log l(w)&=\log\prod_{i=1}^{N}P(y_i|x_i)=\log\prod_{i=1}^{N}[\pi(x_i)]^{y_i}[1-\pi(x_i)]^{1-y_i}\\ &=\sum_{i=1}^{N}[y_i \log\pi(x)+(1-y_i)\log(1-\pi(x))]\\ &=\sum_{i=1}^{N}[y_i \log\frac{\pi(x)}{1-\pi(x)}+\log(1-\pi(x))]\\ &=\sum_{i=1}^{N}[y_i(w\cdot x)-\log(1+\exp(w\cdot x_i))] \end{align}\\ \]
這里的\(\log\)對數為自然對數，
第一行利用對數運算的性質變連乘變連加，在第二行中拆開了\((1-y_i)\)使用了對數減法運演算法則，第四行兩個部分都用了本部分開始部分的設定，代入即可，引數作最大似然估計即為答案：
\[w^*=\arg\max_w L(w)\\ \]
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隨機梯度法學習引數，對\(L(w)\)求偏導
\[\begin{align} \frac{\partial L}{\partial w}&=\sum_{i=1}^{N}[y_ix_i-\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot x)}x_i]\\ &=\sum_{i=1}^{N}[y_ix_i-\pi(x_i)x_i]\\ &=\sum_{i=1}^{N}(y_i-\pi(x_i))x_i \end{align}\\ \]
考慮到這里求的是最大值，可使用梯度上升法進行迭代求解，
- 初始化：
\[w=0\\ \]
- 第\(t+1\)輪迭代的引數：
\[w_{t+1}\leftarrow w_t+\alpha \sum_{i=1}^{N}(y_i-\pi_{w_t}(x_i))x_i\\ \]
其中\(\alpha\)為學習率，\(\pi_{w_t}(x_i)\)為上一輪在引數為\(w_t\)時模型的輸出，左向箭頭意為【賦值】，
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