一、Logistic Regression Problem
一个心脏病预测的问题：根据患者的年龄、血压、体重等信息，来预测患者是否会有心脏病。很明显这是一个二分类问题，其输出y只有{-1,1}两种情况。
二元分类，一般情况下，理想的目标函数f(x)>0.5，则判断为正类1；若f(x)<0.5，则判断为负类-1。
但是，如果我们想知道的不是患者有没有心脏病，而是到底患者有多大的几率是心脏病。这表示，我们更关心的是目标函数的值（分布在0,1之间），表示是正类的概率（正类表示是心脏病）。这跟我们原来讨论的二分类问题不太一样，我们把这个问题称为软性二分类问题（’soft’ binary classification）。这个值越接近1，表示正类的可能性越大；越接近0，表示负类的可能性越大。
如果目标函数是f(x)=P(+1|x)∈[0,1]的话，我们如何找到一个好的Hypothesis跟这个目标函数很接近呢？
首先，根据我们之前的做法，对所有的特征值进行加权处理。计算的结果s，我们称之为’risk score’：
二、Logistic Regression Error
现在我们将Logistic Regression与之前讲的Linear Classification、Linear Regression做个比较：
这三个线性模型都会用到线性scoring function 
。linear classification的误差使用的是0/1 err；linear regression的误差使用的是squared err。那么logistic regression的误差该如何定义呢？
先介绍一下“似然性”的概念。目标函数f(x)=P(+1|x)，如果我们找到了hypothesis很接近target function。也就是说，在所有的Hypothesis集合中找到一个hypothesis与target function最接近，能产生同样的数据集D，包含y输出label，则称这个hypothesis是最大似然likelihood。
因为P(xn)对所有的h来说，都是一样的，所以我们可以忽略它。那么我们可以得到logistic h正比于所有的h(ynx)乘积。我们的目标就是让乘积值最大化。
三、Gradient of Logistic Regression Error
我们已经推导了Ein的表达式，那接下来的问题就是如何找到合适的向量w，让Ein最小。
Logistic Regression的Ein是连续、可微、二次可微的凸曲线（开口向上），根据之前Linear Regression的思路，我们只要计算Ein的梯度为零时的w，即为最优解。
四、Gradient Descent
根据上一小节PLA的思想，迭代优化让每次w都有更新：
我们把Ein(w)曲线看做是一个山谷的话，要求Ein(w)最小，即可比作下山的过程。整个下山过程由两个因素影响：一个是下山的单位方向v；另外一个是下山的步长η。
迭代的目的是让Ein越来越小，即让Ein(wt+ηv)
v是单位向量，v每次都是沿着梯度的反方向走，这种方法称为梯度下降（gradient descent）算法。那么每次迭代公式就可以写成：
下面讨论一下η的大小对迭代优化的影响：η如果太小的话，那么下降的速度就会很慢；η如果太大的话，那么之前利用Taylor展开的方法就不准了，造成下降很不稳定，甚至会上升。因此，η应该选择合适的值，一种方法是在梯度较小的时候，选择小的η，梯度较大的时候，选择大的η，即η正比于||∇Ein(wt)||。这样保证了能够快速、稳定地得到最小值Ein(w)。
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五、总结
我们今天介绍了Logistic Regression。首先，从逻辑回归的问题出发，将P(+1|x)作为目标函数，将
作为hypothesis。接着，我们定义了logistic regression的err function，称之为cross-entropy error交叉熵误差。然后，我们计算logistic regression error的梯度，最后，通过梯度下降算法，计算∇Ein(wt)≈0时对应的wt值。
