Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。
Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。
与线性回归的区别
逻辑回归是在线性回归的基础上加了一个 Sigmoid 函数（非线形）映射，使得逻辑回归称为了一个优秀的分类算法。本质上来说，两者都属于广义线性模型，但他们两个要解决的问题不一样，逻辑回归解决的是分类问题，输出的是离散值，线性回归解决的是回归问题，输出的连续值。
我们需要明确 Sigmoid 函数到底起了什么作用：
- 线性回归是在实数域范围内进行预测，而分类范围则需要在 [0,1]，逻辑回归减少了预测范围；
- 线性回归在实数域上敏感度一致，而逻辑回归在 0 附近敏感，在远离 0 点位置不敏感，这个的好处就是模型更加关注分类边界，可以增加模型的鲁棒性。
