在《逻辑回归算法》一问中,我们介绍了逻辑回归算法的原理,这一篇文章,我们将通过逻辑回归算法的原理,动手用python实现一遍,以加深对逻辑回归算法的理解。同时跟scikit-learn的逻辑回归工具进行效果对比。

逻辑回归是机器学习中的一种分类模型,在现实中应用非常广泛。在这篇文章中,我们主要关注逻辑回归算法的模型、参数求解和公式推导,其中涉及到代价函数、最大似然估计、梯度下降等关键知识。同时讨论逻辑回归在多分类问题中的应用,以及过拟合问题的优化。