一、简介LR（Logistic Regression，逻辑回归）虽然名字中带有"回归"，但实际上是一种用于分类问题的统计学习方法，而不是传统的回归问题。它是一种广泛应用于机器学习和统计分析的算法，特别适用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。LR的基本思想是，通过一个线性函数的组合，将特征和类别之间的关系建模为一个概率。然后，通过一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）将这个概率转化为一个落在0到1之间的数，表示某样本属于某一类别的概率。在训练过程中，LR会调整模型参数，使得模型预测的概率与实际类别标签尽可能一致。二、面经1、写一下LR的公式，它的损失函数是什么，推导一下？...
