逻辑回归分析在机器学习中的应用（Python）
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简介：
本课程介绍如何使用Python进行逻辑回归分析及其在机器学习领域的实际应用，涵盖模型构建、评估及预测等内容。
回归与分类是机器学习中的两种常见方法，用于区分不同类型的问题：
- 回归问题：输入变量和输出变量均为连续数值。
- 分类问题：输出变量为有限个离散值。
因此，分类及回归分别是研究这两类问题的方法。从三个维度来对比这两种方法的区别如下：
联系方面，从预测角度来看，分类模型与回归模型本质上相同。具体来说，分类模型可以视为将回归模型的连续输出转换为离散类别的一种形式。例如：
- 线性回归（Linear Regression）：该算法通过计算输入变量的线性组合来生成一个标量值 \(wx + b\) ，用于解决预测数值类型的问题。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：它将上述线性模型的输出经过sigmoid函数处理，映射到(0,1)区间内，并根据阈值将其划分为不同的类别。
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