logistic regression& multinomial logistic
Sigmoid function： ϕ(z)=11+e−z 确定模型参数，引入代价函数（目标函数），效法线性拟合使用误差平方和： J(w)=∑i12(ϕ(z(i))−y(i))2 将ϕ(z(i))=11+e−z( 但函数有许多局部最小值，不利于求解。 故采取似然函数，对于每个y，模型估计正确的概率为： p(y|x;w)=ϕ(z)y(1−ϕ(z))(1−y) 似然函数为L(w)=∏ni=1p(y(i
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