基于LR的优化方法：梯度下降法，随机梯度下降法，牛顿法，LBFGS，BFGS
是梯度下降还是梯度上升取决于求最大值还是最小值，而且要确保函数是凸的或者凹的。这样才能保证收敛到全局最优点。
梯度下降法所需要的alpha即步长是要改变的，而且有两种方法去提高：一种把特征进行归一化，这样收敛比较快，另一种是随着越接近真值越要改变步长。步长要越小。
牛顿下降法可应用于多个方面，比如sqrt函数的求解。但牛顿法在计算多维变量的时候出现的海森矩阵是个大问题，即二阶导数。因此需要估计。
LR回归是一种分类方法，我们都知道有很多分类方法，但是为什么需要逻辑回归，试想我想区分出那个浓度是最佳加工条件，
那么有时候浓度在5g附近是最佳的，大于10可能就饱和了，就好像迟滞回线的形式，因此需要一个能够刻画自变量变化的函数，
sigmod函数，就是接近时变化最快，远离是变化比较慢。下面就是数学家们怎么找到sigmoid函数的形式了，我仅能猜测出他是一个s行的。
不过他的导数最好有和为定值的乘积。其值在某个值附近波动很大，那么就行控制中的微分环节一样，引入变化率加入系统，同时sigmod 也变化率也可以改变。
当然这不是初衷，如果我们是分类的话，
我肯定是希望点得到概率越大越好这样我判断。这要先从事件发生的机率来解释，几率是发生概率比上不发生的概率，几率大就发送大些，几率小就比较难发生，在sigmod函数中两个概率相等是分类边界。然后小距离内波动距离，大距离时就饱和了，这也满足事物的一般特征。前面加浓度的例子。（非线性的吧一句话）
下面就是怎么刻画损失函数了，我们有数据和标签，那么怎么才能确定最佳的w，肯定是最大释然，但怎么去刻画
因为是分类问题，前面的感知器用函数间隔，那么我就要确保
我要的只要是分类正确的就是增大的，这样去求最大值就行。就是都满足了，这样最大释然函数也出来了（p）y（1-p）（1-y）这是因为y的值是概率值而不是确定0和一
lR不同于普通回归的地方在于他不是值而是一种概率的表达，并且还适用于无法定量监测结果的时候。他的损失函数可以表达为大的调大点，小的调小点。
而普通的线性回归只能是值大小。正式的会在线性那里详细叙述。
这里我感觉这并不是凸函数，所以想办法变成凸的，-log函数就是凸的，而里面的函数又是单调，所以下面就是优化的问题，梯度下降法，。
随机梯度下降法结果：
批量梯度下降法结果：
一般随机梯度下降法结果：
从图中可以看出是算法没收敛，可以看到w的曲线因此加大迭代次数到9000可以得到，
之所以随机梯度下降法优于梯度下降法就是我可以在越接近真值步长越小。因为越靠近越要谨慎。
传说中牛顿下降法在收敛速度上要优于普通的梯度下降法，原因在于一个近视是一阶近似，一个是二阶近似。
FBGS的优化曲线：迭代次数仅为100次，而上面最优的的随机梯度也要4000次，拟牛顿下降法的步长也比较重要，所以选择的时候若是发散，不妨试试更小的区间
拟牛顿法在数据仅有100维时意义不大，所以这里用个优化算法来表示所有。
