逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，主要用于二分类问题的预测。随着数据科学和机器学习的兴起，逻辑回归成为了重要的基础工具之一。在本篇文章中，我们将深入探讨逻辑回归的概念、实现方法，并结合GitHub上的项目和资源进行讨论。
1. 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种用于预测二分类变量的回归分析方法。它通过使用逻辑函数将线性回归的输出转化为概率值，从而可以预测某个样本属于某一类别的概率。逻辑回归的基本思想包括：
- 线性组合：通过对特征进行线性组合来获得一个实数值。
- Sigmoid函数：将线性组合的结果通过Sigmoid函数映射到0到1之间，以便进行概率预测。
1.1 逻辑回归的公式
逻辑回归的数学公式为：
$$P(Y=1|X) = \frac{1}{1+e
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