minist 逻辑回归

逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，可以用来预测一个样本属于某个类别的概率。在逻辑回归中，我们使用一个称为 sigmoid 函数的激活函数将线性模型的输出映射到 [0, 1] 范围内的概率值。

对于二元分类问题，逻辑回归会根据输入特征计算出一个线性组合，然后通过 sigmoid 函数将其转换为概率值。如果预测概率大于或等于一个阈值（通常为0.5），则将样本分类为正类；否则，分类为负类。

在使用逻辑回归进行分类时，我们需要先对数据进行特征工程和预处理，然后使用训练数据来拟合模型。拟合过程通常使用最大似然估计方法或梯度下降算法来求取模型参数。一旦模型训练完成，就可以用来对新样本进行预测。

在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 等库来实现逻辑回归算法。如果你有具体的问题或者需要代码示例，请告诉我。