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Logistic 回归是一种有监督的分类模型。本文分别用梯度下降法和牛顿迭代法实现二类 Logistic 回归，推导损失函数、梯度与海森矩阵，并用 Python 完整实现。

多元线性回归实现

用正规方程和梯度下降法实现多元线性回归，推导矩阵求导与不动点迭代收敛条件，并添加 L2 正则化项进行优化。

基于浙大城市学院《概率论和数理统计》课程整理的完整笔记，涵盖随机事件与概率、一维与多维随机变量、数字特征、大数定律与中心极限定理、参数估计及假设检验。