在明确了逻辑回归的原理后，我们来看它的目标函数可以用什么来表示？在之前的线性回归模型中，我们用误差平方和来做其目标函数，意思就是每个数据点预测值与实际值误差的平方和。在此，我们将单一数据点的误差定义为cost函数，即可获得目标函数的通用形式：
我希望每一个我预测出的数据点结果使得它的误差所带来的代价越小越好，然后求和所得到的目标函数也是越小越好。
在具体模型训练的时候，我们在假设可以调整模型的一些参数，通过这些参数我们求得每一点的预测值，最终我们调整模型参数使得目标函数可以取到它能取得的最小值。
