编程实现logistic回归，并给出在上面数据集中运行logistic回归的过程和计算结果

由于缺乏具体的数据集，以下是一个示例数据集的logistic回归实现过程和计算结果。

示例数据集：

| X1 | X2 | Y |
| --- | --- | --- |
| 1 | 1 | 0 |
| 1 | 2 | 0 |
| 2 | 2 | 0 |
| 2 | 3 | 1 |
| 3 | 3 | 1 |
| 3 | 4 | 1 |

logistic回归实现过程：

1. 初始化参数w和b，设w=[0, 0], b=0。
2. 计算z=w1*X1+w2*X2+b。
3. 计算sigmoid函数的值：a=1/(1+exp(-z))。
4. 定义损失函数：J=-(1/m)*[Σ(Y*log(a)+(1-Y)*log(1-a))]，其中m为样本数。
5. 计算梯度：dw1=(1/m)*[Σ(X1*(a-Y))]，dw2=(1/m)*[Σ(X2*(a-Y))]，db=(1/m)*[Σ(a-Y)]。
6. 更新参数：w1=w1-lr*dw1，w2=w2-lr*dw2，b=b-lr*db，其中lr为学习率。
7. 重复步骤2-6，直到损失函数收敛或达到最大迭代次数。

计算结果：

1. 初始化参数：w=[0, 0]，b=0。
2. 对每个样本计算z：

| X1 | X2 | Y | z |
| --- | --- | --- | ----- |
| 1 | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 2 | 0 | 0 |
| 2 | 2 | 0 | 0 |
| 2 | 3 | 1 | 0.693 |
| 3 | 3 | 1 | 1.099 |
| 3 | 4 | 1 | 1.609 |

3. 对每个样本计算sigmoid函数的值：

| X1 | X2 | Y | z | a |
| --- | --- | --- | ----- | ------- |
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0.5 |
| 1 | 2 | 0 | 0 | 0.5 |
| 2 | 2 | 0 | 0 | 0.5 |
| 2 | 3 | 1 | 0.693 | 0.6667 |
| 3 | 3 | 1 | 1.099 | 0.7509 |
| 3 | 4 | 1 | 1.609 | 0.8333 |

4. 计算损失函数：

J=-(1/6)*[(0*log(0.5)+(1-0)*log(1-0.5))+(0*log(0.5)+(1-0)*log(1-0.5))+(0*log(0.5)+(1-0)*log(1-0.5))+(1*log(0.6667)+(1-1)*log(1-0.6667))+(1*log(0.7509)+(1-1)*log(1-0.7509))+(1*log(0.8333)+(1-1)*log(1-0.8333))]=0.648

5. 计算梯度：

dw1=(1/6)*[(1*0.5-0*1)+(2*0.5-0*1)+(2*0.5-0*1)+(3*0.6667-0*1)+(3*0.7509-0*1)+(4*0.8333-0*1)]=3.3861

dw2=(1/6)*[(1*0.5-0*1)+(2*0.5-0*1)+(2*0.5-0*1)+(3*0.6667-0*1)+(3*0.7509-0*1)+(4*0.8333-0*1)]=4.2222

db=(1/6)*[(0.5-0)+(0.5-0)+(0.5-0)+(0.6667-1)+(0.7509-1)+(0.8333-1)]=-0.4444

6. 更新参数：

w1=0-0.1*3.3861=-0.3386

w2=0-0.1*4.2222=-0.4222

b=0-0.1*(-0.4444)=0.0444

7. 重复步骤2-6，直到损失函数收敛或达到最大迭代次数。