Аннотация. Логистическая регрессия — это фундаментальный алгоритм машинного обучения, в котором представлены линейные модели, функция активации, градиентный спуск и обратное распространение. В этой статье мы сосредоточимся на реализации логистической регрессии, градиентного спуска, оптимизатора Адама и бинарной функции перекрестной энтропийной потери с нуля с использованием Python и хорошо разберемся в алгоритмах. Для этой реализации используется общедоступный набор данных, называемый..