Logistic regression
より具体的に、ロジスティック回帰を考えてみる。ロジスティック回帰は（その最も基本的な形式において）任意のデータ点のセットを2つの可能なクラス（一般的にformula_28およびformula_33とラベル付けされる）への分類を扱う。ロジスティック回帰モデルはしたがって入力ベクトルformula_34を与えられると出力formula_35を予測する。確率はロジスティック関数formula_36を使ってモデル化される。すなわち、出力formula_37を見出す確率は式