主要介绍了Python利用逻辑回归分类实现模板的思路，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 使用数据类型：数值型和标称型数据。 好了，下面开始正文。 算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。 虽然代码类似于梯度下降，但他是个分类算法 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np