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线性回归和逻辑回归其实比你想象的更相似 😃
它们都是所谓的参数模型。让我们先看看什么是参数模型，以及它们与非参数模型的区别。

线性回归 vs 逻辑回归

• 线性回归：用于回归问题的线性参数模型。
• 逻辑回归：用于分类问题的线性参数模型。

参数回归模型：

• 假设函数形式
  • 模型假设特定的数学方程（如线性、多项式）。
  • 例：在线性回归中，模型假设如下形式：
    $Y={\beta }_0+{\beta }_1{X}_1+{\beta }_2{X}_2+\cdots +{\beta }_n{X}_n+ϵ$
    
    其中 ${\beta }_i$ 是参数，$ϵ$ 是误差项。
• 参数数量固定
• 模型复杂度由一组固定参数决定，与训练数据量无关。
• 学习高效
• 由于模型结构预先定义，训练参数模型通常计算高效。
• 可解释性强
• 许多参数模型（如线性回归）具有可解释性，便于理解每个特征对预测的影响。
• 用有限参数总结数据的模型。
• 对数据分布有假设。
  • 如线性/逻辑回归、神经网络

非参数模型：

• 无法用有限参数描述的模型。
• 对数据分布无假设。
  • 如基于实例的学习，使用训练数据生成假设
• 例子：kNN 和决策树

逻辑（Sigmoid）函数

$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$

其导数为：
$$f^{\prime }(x)=f(x)(1-f(x))$$

这说明：

• 任意点的导数取决于该点的函数值
• 当 f(x) 接近 0 或 1 时，导数变得很小
• 当 f(x) = 0.5（Sigmoid 曲线中点）时导数最大

这个性质使得 sigmoid 在机器学习中很有用：

• 它将输入"压缩"到 [0,1] 区间
• 导数易于计算（只需输出乘以 1 减自身）
• 在 0 和 1 附近导数很小，有助于防止权重更新过大

def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))def sigmoid_derivative(x):fx = sigmoid(x)return fx * (1 - fx)      

多元 sigmoid 函数

$$f(x,y)=\frac{1}{1+e^{-(ax+by+c)}}$$

其中 $a$、$b$、