1.再提逻辑回归
前面已经讲过了逻辑回归，这里不再细讲，只是简单的说一个函数，主要是方便大家更好的理解概率校准。
在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为：
基本上是以0.5分界，0.5以上为1，0.5以下为0。但是这个分界值可以自己设定。
2.分类函数的原理
在进行分类时，基本上和逻辑回归的原理一样，计算出某个数据属于各分类的概率，然后取概率最大的那个作为最终的分类标签。
但是假设我们考虑这样的一种情况：在二分类中，属于类别0的概率为0.500001，属于类别1的概率为0.499999。假若按照0.5作为判别标准，那么毋庸置疑应该划分到类别0里面
