写出逻辑回归正则化梯度下降算法

逻辑回归正则化梯度下降算法是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它通过最小化损失函数来学习模型参数，同时引入正则化项以防止过拟合。

具体步骤如下：
1. 初始化模型参数：将模型参数初始化为0或者一个较小的随机值。
2. 计算预测值：使用当前的模型参数计算样本的预测值，通常使用sigmoid函数将线性函数的输出映射到[0,1]之间的概率值。
3. 计算损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测值与真实标签之间的差异。同时，为了防止过拟合，引入正则化项，一般使用L1或L2正则化。
4. 计算梯度：计算损失函数对模型参数的偏导数，得到梯度值。
5. 更新模型参数：根据梯度值和学习率来更新模型参数，使损失函数逐渐减小。
6. 重复步骤2-5，直到达到指定的迭代次数或收敛条件。