1. Classification

这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。

之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性（有些人可以使用偷来的信用卡，你懂的）。再如，之前判断一个肿瘤是良性的还是恶性的，也是一个分类问题。

在以上的这些例子中，我们想预测的是一个二值的变量，或者为0，或者为1；或者是一封垃圾邮件，或者不是；或者是带有欺诈性的交易，或者不是；或者是一个恶性肿瘤，或者不是。

我们可以将因变量（dependant variable）可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类（positive class）。可以使用0来代表负向类，1来代表正向类。

现在，我们的分类问题仅仅局限在两类上：0或者1。之后我们会讨论多分类问题，也就是说，变量 y 可以取多个值，例如0，1，2，3。

那么，我们如何来解决一个分类问题呢？来看以下例子：

现在有这样一个分类任务，需要根据肿瘤大小来判断肿瘤的良性与否。训练集如上图所示，横轴代表肿瘤大小，纵轴表示肿瘤的良性与否，注意，纵轴只有两个取值，1（代表恶性肿瘤）和0（代表良性肿瘤）。

通过之前的博文，我们已经知道对于以上数据集使用线性回归来处理，实际上就是用一条直线去拟合这些数据。因此，你得到的 Hypothesis 可能如下：

那么，如果你想做出预测，一种可行的方式是如下：

从以上这个例子来看，似乎线性回归也能很好的解决分类问题。现在，我们对以上问题稍作一些改动。

将横轴向右扩展，并且增加一个训练样本，如下：

此时，我们使用线性回归，会得到一条新的直线：

此时，我们再用0.5作为阈值来预测肿瘤的良性与否，就不合适了。

2. Hypothesis Representation

3. Decision boundary

强调一下，决策边界不是训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性。只要我们给定了参数向量θ，决策边界就确定了。我们不是用训练集来定义的决策边界，我们用训练集来拟合参数θ，以后我们将谈论如何做到这一点。但是，一旦你有参数θ它就确定了决策边界。

4. Cost function

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现在我们来讨论如何拟合逻辑回归中模型的参数θ。

具体来说，我们需要定义optimization objective 或者 cost function 来拟合参数θ，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。

如上图所示，我们有一个训练集，里面有m个训练样本，同之前一样，我们的每个样本使用n+1维的特征向量表示（x₀ = 1）。并且由于是分类问题，我们训练集中的所有y，取值不是0就是1。假设函数的参数即为θ。那么，对于这个给定的训练集，我们如何拟合参数θ（或者说是选择参数θ）？

之前，我们使用线性回归模型来拟合假说参数θ时，使用了如下的代价函数，我们稍作改变，将原先的1/2m中的原先的1/2放到了求和符号里面去了。

现在我们使用另一种方式，来书写代价函数：

现在，我们能更清楚的看到代价函数是这个Cost函数（代价项）在训练集范围上的求和，再求均值（乘以1/m）。

我们稍微简化一下这个式子，去掉这些上标会显得方便一些，所以Cost函数直接定义为：

对这个代价项（Cost函数）的理解是这样的：y我所期望的值，通过学习算法如果想要达到这个值，那么假设h(x)所需要付出的代价即为这个代价项。这个希望的预测值是h(x)，而实际值则是y，干脆，全部去掉那些上标好了。

显然，在线性回归中，代价项（Cost函数）会被定义为：1/2乘以预测值h和实际值观测的结果y的差的平方。这个代价值可以很好地用在线性回归里
，但是对于逻辑回归却是不合适的。

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如果我们可以最小化代价函数J(θ)中的代价项（Cost函数），那么我们的确可以使用该代价项。但实际上，如果我们使用该代价项，那么代价函数J(θ)会变成关于参数θ的非凸函数。Why？

对于逻辑回归来说，这里的h函数是非线性的：

可以说：

是一个很复杂的非线性函数，因此如果用h函数来构造我们在线性回归中所使用的代价项（Cost函数），接着再用该代价项来构造代价函数J(θ)。

那么J(θ)可能是一个这样的函数，有很多局部最优值：

实际上，这就是一个非凸函数。

不难发现，如果你把梯度下降法用在一个这样的函数上的话，我们并不能保证它会收敛到全局最小值。

显然，我们希望我们的代价函数J(θ)是一个凸函数，也就是一个单弓形函数，如下图所示：

如果对它使用梯度下降法，那么我们可以保证梯度下降法会收敛到该函数的全局最小值。

因此我们在逻辑回归中使用这个代价项（Cost函数）的问题在于非线性的sigmoid函数的出现导致J(θ)成为一个非凸函数。

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我们需要做的是，另外找一个本身是凸函数的代价项（Cost函数），可以让我们使用类似于梯度下降的算法来找到一个全局最小值。以下就是一个我们将要在逻辑回归中使用的代价项（Cost函数）：

5. Simplified cost function and gradient descent

注意，此时θ是变量。我们的目标就是找出使J(θ)最小的θ值。

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）