Logistic Regression

逻辑回归基于线性回归，但使用Sigmoid函数将输出映射到0-1之间，表示样本属于正类的概率。它通过最大似然估计学习参数，训练高效且可解释性强，是机器学习入门和工业界基础模型，常用于点击率预估和信用评分等场景。