逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。它通过将输入数据映射到一个概率范围内，然后根据这个概率进行分类预测。本文将介绍逻辑回归的原理，并提供相应的源代码示例。
逻辑回归的原理
逻辑回归的核心思想是使用一个称为sigmoid函数的特殊函数，将输入的线性组合转换为一个在0到1之间的概率值。sigmoid函数的公式如下：
σ(z)=11+e−z \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} σ(z)=</
本文深入探讨逻辑回归，一种解决二分类问题的机器学习算法。通过sigmoid函数将输入映射到概率，利用最大似然估计优化参数，并提供Python源代码示例。
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