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当然，可以通过logistic回归程序来更加有效地找出使对数似然函数值最大的一组系数的估计。这个程序最初会找出一个所有的系数b等于最小二乘估计值的一个模型。之后，它会通过运算找出新的一组系数，使得对数似然函数值更大并且更温和所观测的值。它继续重复这种运算或者周期，一直到所得到的对数似然函数的值的增加幅度小到再继续计算已经没有什么意义了（系数的改变也极其细微）。
原来软件的计算是这样来的，先找个次优解再局部优化，原本还以为有封闭解的。不过这样办能保证收敛到最大似然的位置吗不会陷入局部最优吗。