逻辑斯蒂回归模型为什么用sigmoid函数

分离超平面wx+b有很多性质，其中很重要的一点是，分离超平面一侧的点带入超平面计算使得函数值大于0，另一侧的点带入计算函数值小于0，这个信息很容易用来进行分类，可以使用一种称为阶跃函数作为直接的分类器进行分类。
阶跃函数f(x)=1 if x≤0;f(x)=0 if x<0。这样f(wx+b)可以直接用来作为分类器，但是困难在于这个函数不可微，因此在学习这个分类器时就无法使用求偏导数的方法，导致梯度下降法等求极值的方法都无法使用，因此我们需要更换一个函数，但同时也希望这个函数在自变量大于0时和自变量小于0时函数值有很大的不同，因此想到了使用sigmoid函数。

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