逻辑回归

预测函数：$h_{\theta}(x)=g(\theta^{T}x)=\frac{1}{1+e^{-\theta^{T}x}}$

$h_{\theta}(x)$的取值即为y=1的概率，1-$h_{\theta}(x)$即为y=0的概率。

所以y~B(1, $h_{\theta}(x)$)，两点分布。

y的分布列为$p(y) = (h_{\theta}(x))^{y}(1-h_{\theta}(x))^{1-y}$

似然函数$L(\theta)=\prod_{i=1}^{m}p(y)$（意思就是使得已经发生的事情的概率达到最大）

接下来就是加log，求偏导的过程了。