以下展示了用Python实现的逻辑回归示例。

简介：
这段代码利用了Python编程语言，并引入了NumPy和Matplotlib库，用于数值计算和数据可视化。首先，导入了`numpy`作为`np`，以及`matplotlib.pyplot`作为`plt`。随后，从`sklearn.datasets.samples_generator`模块中导入了`make_classification`函数，该函数能够生成模拟的分类数据集。 接下来，定义了一个名为 `initialize_params` 的函数，该函数接收一个维度参数 `dims` 作为输入，并初始化权重矩阵 `w` 和偏置项 `b`。权重矩阵 `w` 被设置为一个全零的二维数组，其形状为 (dims, 1)，而偏置项 `b` 则被初始化为 0。 接着定义了一个名为 `sigmoid` 的函数，它接受一个实数值 `x` 作为输入，计算 sigmoid 函数的值。具体来说，它首先将 1 加到 `-x` 上（即 `1 / (1 + np.exp(-x))`），然后返回结果。这个函数用于将线性组合的结果映射到 0 到 1 之间的范围。 最后定义了一个名为 `logistic` 的函数，该函数接收训练数据 `X`、标签 `y`、权重矩阵 `w` 和偏置项 `b` 作为输入。函数首先获取训练样本的数量 (`num_train`) ，通过 X.shape 获取 X 的维度信息, 并将其存储在变量 num_train 中。