# 使用逻辑回归进行分类 最常用的分类方法是使用逻辑回归。逻辑回归是概率和线性分类器。输入是特征向量，特定类的成员的概率可以正式写成如下等式： In the above equation: * `y`代表输出， * `i`代表其中一个类 * `x`代表输入 * `w`代表权重 * `b`代表偏置 * `z`代表回归方程`z = w × x + b` * `φ`代表我们案例中的平滑函数或模型 前面的等式表示当`w`和`b`被给出时`x`属于`i`类的概率由函数表示`φ（(z)`。因此，必须训练模型以最大化概率值。