逻辑回归(从头开始)预测所有东西都是0.5
逻辑回归是一种统计学习方法，用于解决二分类问题。它通过建立一个逻辑回归模型来预测样本的分类概率。
逻辑回归的分类概率预测是通过sigmoid函数来实现的。sigmoid函数将输入的线性组合映射到[0,1]的区间，表示样本属于正类的概率。当sigmoid函数的输出大于0.5时，模型预测样本属于正类；当输出小于0.5时，模型预测样本属于负类。
逻辑回归有以下特点和应用场景：
- 特点：
- 简单而高效，计算成本低。
- 输出结果具有可解释性，可以理解各个特征对分类结果的影响程度。
- 可以处理线性可分和线性不可分的问题。
- 应用场景：
- 金融风控：逻辑回归可以用于信用评分模型，预测违约概率。
- 医疗诊断：逻辑回归可以用于预测疾病患病风险。
- 市场营销：逻辑回归可以用于预测用户购买产品的概率，进行精准广告推荐。
对于在腾讯云上进行逻辑回归的应用，可以使用以下产品和服务：
- 云服务器（CVM）：提供稳定、安全的虚拟服务器环境，支持自定义环境配置和部署。
- 云数据库MySQL版（CMYSQL）：提供可扩展的、高可用的MySQL数据库服务，用于存储训练数据和模型参数。
- 机器学习平台（ModelArts）：提供完整的机器学习开发平台，包括数据准备、模型训练、模型部署等功能，支持逻辑回归模型的开发和部署。
- 弹性伸缩（Auto Scaling）：根据负载情况自动调整计算资源，保证模型服务的高可用性和性能。
腾讯云逻辑回归相关产品介绍链接：
- 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL版（CMYSQL）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
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- 弹性伸缩（Auto Scaling）：https://cloud.tencent.com/product/as
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train(NN, x_logregdata, y_logregdata, 100, 0.5[-4.62077479e-18 6.62621000e-18 7.92638524e-18] --- grad_b: -1.3322676295501879e-18 在对整个数据集进行训练后，预测看起来是随机的，都接近0.5，即使梯度已经变得非常小： for
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、、、、
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