逻辑回归算法基本原理

逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它的基本原理是，通过对输入特征进行加权和求和，然后将结果通过一个sigmoid函数（或logistic函数）映射到0到1之间的概率值，从而实现二元分类。具体地说，假设有n个特征和m个训练样本，我们可以用一个n维向量w表示每个特征的权重，再加上一个偏置b来计算输出值z。这个输出值z可以通过sigmoid函数g(z)转化为0到1之间的概率值，即：

g(z) = 1 / (1 + exp(-z))

在训练过程中，我们需要对模型的参数（w和b）进行优化，使得模型能够最大程度地拟合训练数据。一般来说，我们使用最大似然估计或交叉熵等损失函数来衡量模型预测值与真实标签之间的差距，并使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。