深度学习逻辑回归：预测学生毕业率的强大工具

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题。在教育领域，预测学生的毕业率对于学校和教育机构来说具有重要意义。本文将介绍如何使用深度学习逻辑回归来预测学生的毕业率，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含学生相关特征和是否毕业的数据集。特征可以包括学生的年龄、性别、成绩、出勤率等。我们的目标是根据这些特征来预测学生是否会毕业。

接下来，我们将使用Python和深度学习框架TensorFlow来实现逻辑回归模型。首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf

然后，我们可以加载数据集并进行预处理。假设我们的数据集保存在一个名为data.csv的文件中，其中每一行包含学生的特征和标签。我们可以使用NumPy库来读取和处理数据：

data = np.genfromtxt(