Log-odds是自然对数odds的简写方式。当你采用某种东西的自然对数时，你基本上可以使它更正常分布。当我们制作更正常分布的东西时，我们基本上把它放在一个非常容易使用的尺度上。
当我们采用log-odds时，我们将odds的范围从0正无穷大转换为负无穷正无穷大。可以在上面的钟形曲线上看到这一点。
即使我们仍然需要输出在0-1之间，我们通过获取log-odds实现的对称性使我们比以前更接近我们想要的输出！
Logit函数
“logit函数”只是我们为了得到log-odds而做的数学运算！
恐怖的不可描述的数学。呃，我的意思是logit函数。
logit函数，用图表绘制
正如您在上面所看到的，logit函数通过取其自然对数将我们的odds设置为负无穷大到正无穷大。
Sigmoid函数
好的，但我们还没有达到模型给我们概率的程度。现在，我们所有的数字都是负无穷大到正无穷大的数字。名叫：sigmoid函数。
sigmoid函数，以其绘制时呈现的s形状命名，只是log-odds的倒数。通过得到log-odds的倒数，我们将我们的值从负无穷大正无穷大映射到0-1。反过来，让我们得到概率，这正是我们想要的！
与logit函数的图形相反，其中我们的y值范围从负无穷大到正无穷大，我们的sigmoid函数的图形具有0-1的y值。好极了！
有了这个，我们现在可以插入任何x值并将其追溯到预测的y值。该y值将是该x值在一个类别或另一个类别中的概率。
最大似然估计
你还记得我们是如何通过最小化RSS（有时被称为“普通最小二乘法”或OLS法）的方法在线性回归中找到最佳拟合线的吗？
在这里，我们使用称为最大似然估计（MLE）的东西来获得最准确的预测。
MLE通过确定最能描述我们数据的概率分布参数，为我们提供最准确的预测。
我们为什么要关心如何确定数据的分布？因为它很酷！（并不是）
它只是使我们的数据更容易使用，并使我们的模型可以推广到许多不同的数据。
一般来说，为了获得我们数据的MLE，我们将数据点放在s曲线上并加上它们的对数似然。
基本上，我们希望找到最大化数据对数似然性的s曲线。我们只是继续计算每个log-odds行的对数似然（类似于我们对每个线性回归中最佳拟合线的RSS所做的那样），直到我们得到最大数量。
好了，到此为止我们知道了什么是梯度下降、线性回归和逻辑回顾，下一讲，由Audrey妹子来讲解决策树、随机森林和SVM。
参考链接：
https://towardsdatascience。com/machine-learning-algorithms-in-laymans-terms-part-1-d0368d769a7b
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