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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。
其公式如下：
其图像如下：
我们通过观察上面的图像可以发现，逻辑回归的值域为(0, 1)，当输入为0时，其输出为0.5；当输入小于0，并且越来越小时，其输出越来越接近于0；相反的，当其输入大于0，并且越来越大时，其输出越来越接近于1。
通常我们使用线性回归来预测值，但逻辑回归随有“回归”二字，却通常是用来解决二分类问题的。
当其输出大于0.5时，我们可以认为该样本属于甲类；小于0.5时，认为该样本属于已类。
但是由于一个样本数据通常会有多个特征，我们不能将其直接带入logistic回归公式中，所以，就需要借助之前所介绍的线性回归，使该样本的多个特征值生成一个特定的值，在带入公式中，对其分类，所以z的表达式如下：
即可得到对于一个数据关于逻辑回归的详细表达式：
通过上式，我们就可以对一个任意数据进行逻辑回归分析了，但是这当中存在一个问题，即关于θ的取值，只有公式中的θ已知，我们才能对一个未分类的数据运用此公式，那么该如何求得θ呢？
请看下面的公式推导。
在上面，我们得到 后，需要求得θ，关于如何求得θ，将在此进行详细分析。
通常在机器学习中，我们常常有一个过程叫训练，所谓训练，即通过已知分类（或标签）的数据，求得一个模型（或分离器），然后使用这个模型对未知标签的数据打上标签（或者对其进行分类）。
所以，我们使用样本（即已知分类的数据），进行一系列的估算，得到θ。这个过程在概率论中叫做参数估计。
在此，我们将使用极大似然估计的推导过程，求得关于计算θ的公式：
(1) 首先我们令：
(2) 将上述两式整合：
(3) 求其似然函数：
(4) 对其似然函数求对数：
(5) 当似然函数为最大值时，得到的θ即可认为是模型的参数。求似然函数的最大值，我们可以使用一种方法，梯度上升，但我们可以对似然函数稍作处理，使之变为梯度下降，然后使用梯度下降的思想来求解此问题，变换
的表达式如下：
（由于乘了一个负的系数，所以梯度上升变梯度下降。）
(6) 因为我们要使用当前的θ值通过更新得到新的θ值，所以我们需要知道θ更新的方向(即当前θ是加上一个数还是减去一个数离最终结果近)，所以得到J(θ)后对其求导便可得到更新方向（为什么更新方向这么求？以及得到更新方向后为什么按照下面的式子处理？请看下方的梯度下降公式的演绎推导），求导过程如下：
(7) 得到更新方向后便可使用下面的式子不断迭代更新得到最终结果。
关于求解函数的最优解（极大值和极小值），在数学中我们一般会对函数求导，然后让导数等于0，获得方程，然后通过解方程直接得到结果。但是在机器学习中，我们的函数常常是多维高阶的，得到导数为0的方程后很难直接求解（有些时候甚至不能求解），所以就需要通过其他方法来获得这个结果，而梯度下降就是其中一种。
对于一个最简单的函数：
, 我们该如何求出y最小是x的值呢（不通过解2x = 0的方法）？
(1) 首先对x任取一个值，比如x = -4，可以得到一个y值。
(2) 求得更新方向（如果不求更新方向对x更新，比如x-0.5，或x+0.5，得到图像如下）。
可以发现，我们如果是向负方向更新x，那么我就偏离了最终的结果，此时我们应该向正方向更新，所以我们在对x更新前需要求得x的更新方向（这个更新方向不是固定的，应该根据当前值确定，比如当x=4时，应向负方向更新）
求其导函数在这一点的值，y‘ = 2x，x = -4, y‘ = -8，那么它的更新方向就是y‘，对x更新我们只需x:=x-α·y‘(α(大于0)为更新步长，在机器学习中，我们叫它学习率)。
PS：之前说了是多维高阶方程，无法求解，而不是不能对其求导，所以可以对其求导，然后将当前x带入。
(3) 不断重复之前的(1),(2)步，直到x收敛。
梯度下降方法：
对于这个式子，如果：
(1) m是样本总数，即每次迭代更新考虑所有的样本，那么就叫做批量梯度下降（BGD），这种方法的特点是很容易求得全局最优解，但是当样本数目很多时，训练过程会很慢。当样本数量很少的时候使用它。
(2)当m = 1，即每次迭代更新只考虑一个样本，公式为
，叫做随机梯度下降（SGD），这种方法的特点是训练速度快，但是准确度下降，并不是全局最优。比如对下列函数(当x=9.5时，最终求得是区部最优解)：
(3) 所以综上两种方法，当m为所有样本数量的一部分（比如m=10），即我们每次迭代更新考虑一小部分的样本，公式为
，叫做小批量梯度下降（MBGD），它克服了上述两种方法的缺点而又兼顾它们的优点，在实际环境中最常被使用。
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