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逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通过建立一个线性模型，然后将线性输出映射到一个概率值，最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。
下面是逻辑回归的基本原理：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-649753.html
线性模型： 首先，逻辑回归建立一个线性模型，将特征的线性组合映射到一个连续的实数范围。对于一个有n个特征的样本，线性模型可以表示为：
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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的模式识别和分类方法，它的目标是找到一个投影，将数据投影到低维空间，使得不同类别的样本在投影后的空间中有最大的类别间距，同时最小化类内方差。 模型原理如下： 假设有d维的数据，分为K个类别。我们
机器学习：基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测 作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据
1.1 Logistic回归的介绍 逻辑回归（ Logistic regression ，简称 LR ）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。 优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然
