最近实验室在组织学习NG的机器学习视频，我也跟进了一下。讲到逻辑回归那一课，一直想不明白，逻辑回归到底是怎样分类的？逻辑回归的分类面在哪里？逻辑回归有像SVM的max margin那样清晰的推导过程吗？为什么需要Sigmoid函数？今天就让我们来一窥逻辑回归的始末。

假设有一堆学生样本，为了简单起见，只有两个特征，分别是两门课的分数score1和score2，类标号y表示这个学生是否能被录取。可视化如下图，黑点表示y=1即被录取，红点表示y=0即未被录取，可以看到黑点处在score1和score2都比较高的区域。我们的任务就是给定这些训练样本，需要确定一个分类面来划分这两类数据。