以下內容筆記出自『跟著迪哥學python資料分析與機器學習實戰』，外加個人整理新增，僅供個人複習使用。
這裡邏輯回歸也同樣，採用同樣的思想，找y的概率分布函式。
只是這裡由x與theta確定的y取值概率有所不同。這裡的y是二分類，要取何值是確定的。如果h(x)表示正例，1-h(x)表示負例概率，將其合併，那麼由x與theta確定的y取值概率表示為：
這裡依舊得到似然函式：
兩邊取對數：
與線性回歸不同的是，線性回歸裡的極大似然最大值，化簡之後等同於最小二乘求最小值，最小二乘估計求解目標函式最小值，用的是梯度下降。但在這裡面，極大似然估計求解似然函式最大值，依然想辦法轉化為梯度下降問題，取目標函式的相反數：
依然按照梯度下降方法，求偏導：
引數更新：
這樣即通過迭代優化的思想，找到最合適的引數。
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