机器学习之逻辑回归流程图

逻辑回归（Logistic Regression）是基于Sigmoid函数的概率模型，用于二分类问题。逻辑回归模型的目标是通过一条“决策边界”来将数据分为两个类别。它基于输入特征进行预测，并使用Sigmoid函数输出一个介于0和1之间的概率值，从而判断样本属于某一类别的概率。该作品中包含①逻辑回归执行流程图（相当于单层神经网络）、②逻辑回归模型的应用示意图。