机器学习

逻辑回归（Logistics Regression）是一种用于解决二分类问题的机器学学习算法，其用于估计某种事物的可能性下面我们就从实际问题出发来学习和推导逻辑回归问题。

线性回归问题是监督学习中最基础的算法之一。在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小而成函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归方式。下面就由浅入深的来了解线性回归算法的建模方式。

机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在我们的工作中，或许无时无刻都在享受着机器学习的成果，比如：在google搜索你需要的内容；在facebook照片中认出你的朋友；邮件的反垃圾系统等等。

机器学习之所以如此受欢迎，是因为其不只是用于人工智能领域。通过编程，我们可以让机器做一些基础的工作，如找到A和B之间最短的路径，但是我们还是不知道怎么让机器做更有趣的事情，如：web搜索、照片标记和反垃圾邮件。最后我们发现，唯一的方法是让机器自己学习怎么来解决问题，所以，机器学习成为了计算机的一个能力。