简述逻辑回归的基本原理

逻辑回归是一种基于概率的分类算法，其基本原理是将特征与权重的线性组合通过Sigmoid函数映射到[0,1]的概率区间内，来预测样本属于某一类别的概率。具体而言，逻辑回归的目标是最大化似然函数或最小化交叉熵损失函数，以求得最优的模型参数。该算法常用于二分类问题中，例如垃圾邮件分类、信用卡诈骗检测等。