逻辑回归算法

逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的统计学习方法，主要用于分类问题。它通过逻辑函数来预测一个事件发生的概率。在机器学习中，逻辑回归通常用于二分类问题，即预测一个样本属于两个类别中的一个。

逻辑回归的基本原理：

1. 目标函数：逻辑回归的目标函数是一个对数似然函数，它衡量模型对数据的拟合程度。

2. 逻辑函数：逻辑函数（Sigmoid函数）将线性组合的输出压缩到0和1之间，表示事件发生的概率。

3. 参数估计：使用梯度下降法等优化算法来估计模型参数。

逻辑回归的数学表达式：

假设我们有一个二分类问题，其中每个样本有( n )个特征，那么逻辑回归的预测函数可以表示为：

[ P(y = 1 x) = frac{1