整理一下对逻辑回归算法的理解

逻辑回归是一种二分类算法，它的目的是根据给定的特征值预测一个样本属于某一类的概率。逻辑回归的核心思想是将线性回归的结果通过一个sigmoid函数映射到0到1之间，从而得到样本属于某一类的概率。在逻辑回归中，我们使用最大似然估计来确定模型的参数，即找到一组参数，使得模型对训练数据的拟合最好。逻辑回归的损失函数是对数损失函数，它可以用来衡量模型的预测结果与真实结果之间的差距。在训练过程中，我们使用梯度下降法来最小化损失函数，从而得到最优的模型参数。逻辑回归广泛应用于各种领域，如金融、医疗、广告等。