逻辑回归算法实现代码

逻辑回归算法的实现代码可以使用Python编程语言来完成。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    # sigmoid函数
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate):
    # 初始化权重和偏置项
    num_features = X.shape[1]
    w = np.zeros(num_features)
    b = 0

    # 梯度下降法更新权重和偏置项
    for i in range(num_iterations):
        # 计算线性组合和预测概率
        z = np.dot(X, w) + b
        y_pred = sigmoid(z)

        # 计算损失函数和梯度
        loss = -np.mean(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred))
        dw = np.dot(X.T, (y_pred - y)) / len(X)
        db = np.mean(y_pred - y)

        # 更新权重和偏置项
        w -= learning_rate * dw
        b -= learning_rate * db

    return w, b

# 示例用法
X = np.array([[2, 4, 6], [1, 3, 5], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 0, 1])

w, b = logistic_regression(X, y, num_iterations=1000, learning_rate=0.01)
print("权重：", w)
print("偏置项：", b)

这段代码实现了逻辑回归算法的训练过程。首先定义了一个sigmoid函数用于计算预测概率，然后使用梯度下降法更新权重和偏置项。最后，使用示例数据进行训练并打印出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型评估。