机器学习之逻辑回归算法

逻辑回归算法是机器学习中的一个二分类问题的方法，有着实现简单、高效率和解释性较强的有点，在预测分析上有着比较广泛的应用。这篇文章，我们就来介绍下其算法原理。

逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习方法，它通过一个名为sigmoid的函数（平滑函数）将线性回归的输出映射到0到1之间的概率值，从而进行分类。

尽管名字中包含“回归”，但实际上它是一种分类方法，主要用于二分类问题，同时也推广到了解决多分类问题。

逻辑回归模型的输出是一个概率值，通常，我们会设定一个阈值，当模型输出的概率大于这个阈值时，我们将样本判定为正类，否则判定为负类。

二、逻辑回归算法的原理