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PSO(Particle Swarm Optimization)粒子群优化算法原理详解, 包括算法背景, 基本思想,重要概念,算法的整体逻辑和核心内容,以及相应的Python编程实现

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基于Python中的sklearn库对逻辑回归进行讲解，包括 LogisticRegression，参数penalty、C、solver、multi_class等参数以及基本使用、常用接口和属性等操作

本文主要对逻辑回归模型进行数学原理介绍，具体包括sigmoid函数的推导过程，交叉熵损失函数的推导过程，L1正则化和L2正则化，梯度下降数学推导以及过程，基于OvR和MvM方法的多分类逻辑回归原理..

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