机器学习逻辑回归算法

逻辑回归（Logistic Regression）是一种机器学习中的分类算法，尽管名字中带有"回归"，但它实际上是用于分类任务的。逻辑回归的应用场景非常广泛，例如判断广告点击率、垃圾邮件识别、疾病患病预测、金融诈骗检测等。[1]

逻辑回归算法的基本原理是通过将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）进行映射，将连续的输出转化为概率值，从而进行分类。在训练过程中，逻辑回归使用梯度下降法或向量化方法来优化模型参数。[2]

如果你对逻辑回归算法的数学原理和实现感兴趣，可以参考一些相关的学习资料和代码示例。例如，华为软件精英挑战赛官方提供了逻辑回归算法的源码，可以借鉴学习。[3]