深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

解决的问题

logistic 适用于分类问题，这里案例( y为0和1 ，0和 1 分别代表一类）
于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性

数学公式

logiatic函数

损失值

代码

也是用y=wx+b的模型来举例，之前的输出y属于实数集合R，现在我们要输出一个一个概率，也就是在区间[0,1]之间。我们就想到需要找出一个映射，把我们之前的输出集合R映射到区间[0,1]，他就是函数Sigma，这样我们就轻松的实现了实数集合到0~1之间的映射

import  torch
import  torch.nn.functional as F
import  numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_data = torch.Tensor([[0],[0],[1]])

class