首先，有逻辑斯蒂分布，及其概率密度函数
-> 二项逻辑斯蒂回归模型
将u及常数γ换为w*x+b形式（当y = 0 时）
二项事件概率为p
则几率为可能发生与不可能发生的比值：p/(1-p)
逻辑斯蒂回归中，输入x对y=1的几率的对数是x的线性函数
可用似然函数估计逻辑斯蒂模型参数
概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次”，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。
似然函数https://bai
