def logf(x,y): #对数几率回归 #X 训练样本集，每一列是一个样本 #Y 训练样本类标记，是一个行向量，每一列对应一个样本根据以上头函数内容，输出完整python代码

好的，以下是完整的对数几率回归的Python代码：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    """
    Sigmoid函数
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def logf(X, Y, alpha=0.01, num_iters=10000, add_intercept=True):
    """
    对数几率回归
    """
    if add_intercept:
        # 添加截距项
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        X = np.hstack((intercept, X))

    # 初始化权重向量
    theta = np.zeros(X.shape[1])

    for i in range(num_iters):
        # 计算预测值
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)

        # 计算梯度
        gradient = np.dot(X.T, (h - Y)) / Y.size

        # 更新权重向量
        theta -= alpha * gradient

    return theta

if __name__ == '__main__':
    # 创建训练集
    X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    Y = np.array([0, 1, 1])

    # 对数几率回归
    theta = logf(X, Y, alpha=0.1, num_iters=1000, add_intercept=True)

    # 输出结果
    print(theta)

在这个示例中，我们创建了一个简单的训练集X和类标记Y，并使用logf函数对其进行训练。最后，我们输出了训练得到的权重向量theta。