作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
机器学习（ML）是一门目前火热的学科，也是当下最流行的技术领域。在过去的一百多年里，机器学习经历了从数据挖掘、分类、回归到监督学习等众多阶段，目前已成为处理海量数据的一种主要方式。随着深度学习的发展，机器学习又向前迈进了一个重要步伐，取得了更大的突破。本文将详细讲述Logistic Regression及其相关算法，并基于python实现一个高效的Logistic Regression模型。文章包括如下部分：
- Logistic Regression的基本概念和术语
- 模型形式与损失函数
- Python代码实现Logistic Regression
- 对模型进行改进优化
- 案例分析和扩展阅读
欢迎更多技术人士参与撰写此文章，与我们一起探讨如何用Python实现机器学习中的Logistic Regression模型。
2. Logistic Regression的基本概念与术语
2.1 Logistic Regression概述
Logistic Regression是一种分类模型，它可以用来预测某事件发生的可能性。一般来说，Logistic Regression被应用于回归任务之外的其它问题上。如：
- 判断一个用户是否会订阅某个产品，比如推荐引擎；
- 垃圾邮件过滤、病情诊断、癌症检测；
- 检查信用卡欺诈行为；
- 通过病人的身体数据预测疾病的风险等等。
Logistic Regression模型由以下几个关键要素