基于logistic回归和sigmoid函数的分类

基于逻辑回归和Sigmoid函数的分类是一种常用的分类方法，它将特征与标签之间的关系建模为一个Sigmoid函数，Sigmoid函数的输出值代表该样本属于某个类别的概率。在模型训练过程中，使用最大似然估计或最小化交叉熵损失等方法来更新模型参数，以便使模型的预测结果与真实标签尽可能接近。逻辑回归的模型简单、易于理解和实现，通常用于二分类问题或者多分类问题中的一个类别。