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本文通过代码实现逻辑斯蒂回归的损失函数的立体化呈现，详细介绍了如何导入相关库，加载数据，定义sigmoid函数和损失函数，并通过调整sigmoid的参数范围避免无穷大值，最终成功可视化损失函数。
然后之前我们已经推导出了sigmoid函数的,损失函数,那么,现在我们
基于sigmoid的损失函数,我们用代码来实现sigmoid函数的损失函数的立体化
可以看到这个时候可视化后的成果
首先我们导入包
from sklearn import datasets 这个是数据集
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 这个是导入逻辑斯蒂回归
import numpy as np 数学计算
imp
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