jupyter逻辑回归模型

jupyter逻辑回归模型是用于实现逻辑回归算法的一个工具。在上述引用中提到了使用梯度下降方法训练线性回归模型，而引用则提到了使用逻辑回归来训练模型进行二分类任务。逻辑回归模型使用Sigmoid函数来将输入映射到0到1之间的概率值，用于表示样本属于某个类别的可能性。而引用中则提到了正则化逻辑回归，它通过引入正则化项来限制模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。所以，jupyter逻辑回归模型是可以实现逻辑回归算法，并且可以使用正则化来帮助解决过拟合问题的工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习02|六千字：逻辑回归 【详解及jupyter代码】](https://blog.csdn.net/IanYue/article/details/126912402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Jupyter实现——逻辑回归](https://blog.csdn.net/qq_53088119/article/details/130975373)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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