Logistic分类算法原理及Python实践

一、Logistic分类算法原理

Logistic分类算法，也称为逻辑回归（Logistic Regression），是机器学习中的一种经典分类算法，主要用于解决二分类问题。其原理基于线性回归和逻辑函数（Sigmoid函数）的组合，能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内，从而进行分类预测。以下是Logistic分类算法的主要原理：

1. 线性组合

首先，对于输入的n个特征，我们将其表示为一个n维的列向量x。然后，通过线性回归的方式，将这些特征与相应的权重参数w进行线性组合，再加上一个偏置项b，得到线性组合的结果z。线性组合的公式为：

$$z=w_1{x}_1+w_2{x}_2+\dots +w_n{x}_n+$$