(Logistic回归是一种强大的分类算法，广泛应用于数据分析与机器学习中。以下是它的核心原理和公式推导，让你轻松掌握！)

>Data preprocessing is the first step in any machine learning project. Properly preparing your data can significantly improve model performance. 📊

(Logistic回归主要用于解决二分类问题，其基本思想是通过Sigmoid函数将线性回归的结果映射到(0,1)区间，从而表示样本属于某一类别的概率。公式为：P(y=1|x) = 1 / (1 + e^-(w·x+b))，其中w和b为模型参数，x为输入特征。)

>The sigmoid function transforms the linear combination of inputs into a probability value between 0 and 1. This makes it ideal for binary classification tasks. 🔢

(通过最大似然估计或梯度下降法优化参数，使预测值尽可能接近实际值。最终得到的模型可以有效区分两类数据，为决策提供科学依据。)

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