逻辑斯蒂回归

利用Logistics回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界建立回归公式（f(x1,x2....)）=w1x1+w2x2+.......),以此分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。

Logistic Regression和Linear Regression的原理（函数：二乘法（y-wx）^2,最小）是相似的，可以简单的描述这样的过程。

原理过程

预测函数

概率满足一定条件后，就将类别化为某某类。

原理代码实现

import numpy as np
X = np.random.randn(50,4)
X.shape

w = np.random.randn(4)
X[[0]].dot(w)w.T.dot(X[0])

例子

'''假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多少不知，两种颜色的比例也不知。我们想知道罐中白球和黑球的比例，但我们不能把罐中的球全部拿出来数。现在我们可以每次任意从已经摇匀的罐中拿一个球出来，记录球的颜色，然后把拿出来的球再放回罐中。这个过程可以重复，我们可以用记录的球的颜色来估计罐中黑白球的比例。假如在前面的一百次重复记录中，有七十次是白球，请问罐中白球所占的比例最有可能是多少？'''

1.请问罐子中白球的比例是多少？很多种可能10%，5%，95%……

2.请问罐子中白球的比例最有可能是多少？70%，进行精确计算，‘感觉’。

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