Logistic Regression 逻辑斯蒂回归

Logistic Regression，解决分类问题
Logistic函数——饱和函数






logistic 回归代码：

处理多维特征的输入

最后模型的学习能力并不是越强越好，越强会将噪声也学习到，对真实的估计值产生偏移，所以学习能力需要具有一定的泛化能力才是最好的。

创建数据：

设计模型：

构建损失函数和优化器

训练：

不同的**函数：

加载数据集Dataset and DataLoader

Mini-Batch

Epoch：所有样本都进行了一次训练。
Batch-Size：每次训练所用的样本数量。
Iteration：batch的数量，内层的迭代一共进行的次数

对糖尿病人数据分类的代码：