基于梯度下降的逻辑回归是一种常用的分类算法。逻辑回归的目标是建立一个分类器，通过求解参数，将样本分为两个类别。其主要步骤包括回归函数、似然函数、梯度下降求解和代码实现。 首先，回归函数是逻辑回归模型的核心。它基于线性回归的思想，将输入特征与权重相乘，再通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）将结果映射到0和1之间的概率值。回归函数的输出表示属于某个类别的概率。 接下来，似然函数用于评估模型的拟合程度。逻辑回归使用最大似然估计的方法，通过最大化似然函数来寻找最优的参数组合，使模型的预测结果与实际标签的概率尽可能接近。 然后，梯度下降是一种优化算法，用于求解似然函数的最优解。它通过计算参数的梯度方向，不断更新参数值，使似然函数逐渐收敛到最大值或最小值。梯度下降方法通常分为批量梯度下降和随机梯度下降。随机梯度下降是一种更快速的方法，它每次只计算一个样本的梯度并更新参数。 最后，基于梯度下降的逻辑回归可以通过编写代码进行实现。代码中需要包括对输入特征进行预处理、初始化参数、定义回归函数和似然函数、使用梯度下降方法迭代更新参数等步骤。 综上所述，基于梯度下降的逻辑回归是一种用于分类的算法，通过求解参数，将样本分为两个类别。它的实现需要考虑回归函数、似然函数、梯度下降方法和代码编写等关键步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【案例】梯度下降求解逻辑回归](https://blog.csdn.net/CHERISHGF/article/details/121775129)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [使用梯度下降法的逻辑回归](https://blog.csdn.net/weixin_46206859/article/details/121258989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]