Logistic迴歸簡介和相關的PYTHON實現

        在數據建模過程中，就有機器學習的監督學習而言，通常會有一個目標變量（因變量）和若干個可能會對目標變量產生影響的變量（自變量），選用一個模型，結合訓練數據集（XY已知）進行訓練擬合，再用模型去進行預測。在模型的選擇中，Y的分佈類型可能會對模型的性質產生影響，通常情況下，因變量Y爲正態分佈的數值型變量時，採用的是迴歸預測方式，如線性迴歸等；因變量Y爲貝努利分佈的類別變量時，所採用的模型

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