逻辑回归

线性回归解决的问题是连续值的预测问题，逻辑回归解决的是离散值的预测问题，也就是分类问题。

之所以该函数与线性回归不同，是为了保证cost function的convex特性，使得梯度下降能得到全局最优解，而不是局部最优解。

多类的分类问题，根据one versus all算法，可以归化为二值分类问题。