Logistic Regression（逻辑回归） 分类算法是典型的监督学习，分类算法通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系，也被称为假设函数，之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数，Logistic Regression算法是典型的线性分类器，有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regression模型 线性可分和线性不可分 对于一个分类问题，通常可以分为线性可分与线性不可分两种。如果一个分