怎样理解逻辑回归算法？

逻辑回归是在数据服从伯努利分布的假设下，通过极大似然的方法，运用梯度下降法来求解参数，从而达到将数据二分类的目的。

逻辑回归的优缺点

优点：

形式简单，模型的可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响，某个特征的权重值比较高，那么这个特征最后对结果的影响会比较大。

模型效果不错。在工程上是可以接受的（作为 baseline），如果特征工程做的好，效果不会太差，并且特征工程可以并行开发，大大加快开发的速度。

训练速度较快。分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关。

缺点：

准确率欠佳。因为形式非常的简单，而现实中的数据非常复杂，因此，很难达到很高的准确性。很难处理数据不平衡的问题。