简介
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。
Logistic 分布
Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为：
其中，μ 表示位置参数， γ > 0为形状参数。我们可以看下其图像特征：
Logistic 分布是由其位置和尺度参数定义的连续分布。Logistic 分布的形状与正态分布的形状相似，但是 Logistic 分布的尾部更长，所以我们可以使用 Logistic 分布来建模比正态分布具有更长尾部和更高波峰的数据分布。在深度学习中常用到的 Sigmoid 函数就是 Logistic 的分布函数在 μ = 0, γ = 1 的特殊形式。