主要介绍了Python机器学习logistic回归代码解析，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。 Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具 回归：对一直公式的位置参数进行估计 拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式、以此进行分类 sigmoid函数：在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时，