对数几率回归和逻辑回归

对数几率回归（Logistic Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）是同一个分类算法。在对数几率回归中，我们使用一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，从而进行分类。对数几率回归是一种广义线性回归，通过最大化每个样本属于其真实标记的概率来进行模型训练。在逻辑回归中，我们使用对数似然损失函数来度量预测标记和真实标记之间的误差，希望每个样本属于其真实标记的概率越大越好。通过梯度下降法等优化算法，可以求解出最优的模型参数，从而进行分类任务的预测。在Python中，可以使用相应的库和函数来实现对数几率回归和逻辑回归算法。