这篇博客介绍了逻辑回归作为二分类模型在各种领域的应用，包括医学诊断、金融风险评估、市场营销预测等。通过逻辑回归，可以基于特定特征预测事件发生的概率，如判断用户是否会购买豪华SUV。文章还简要提到了模型训练过程中的损失函数和参数学习。
逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”，但实际上它用于分类任务，特别是对于输出为两个类别的情况。逻辑回归通过使用 logistic 函数将输入映射到一个在0,1范围内的概率值，然后根据这个概率值进行分类。
以下是逻辑回归的基本概念和步骤：
1. 模型定义：逻辑回归模型假设输出是二进制的，通常表示为0或1。模型使用 logistic 函数（也称为 sigmoid 函数）来进行概率估计。模型的假设表示如下：
其中， 是预测的概率，
是输入特征，
是模型的参数。
2. 损失函数：为了训练逻辑回归模型，需要定义一个损失函数。对于逻辑回归，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），也称为对数损失函数。损失函数的定义如下：
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