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Logistic回归: tensorflow中的偏差和成本函数

Logistic回归是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。在tensorflow中，偏差（bias）和成本函数（cost function）是Logistic回归模型中的两个重要概念。

偏差（bias）：在Logistic回归中，偏差是一个常数，表示模型在输入特征为0时的输出值。它可以理解为模型对于不包含任何特征信息时的预测结果。偏差的引入可以使模型更加灵活，能够适应不同的数据分布。
成本函数（cost function）：成本函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。在Logistic回归中，常用的成本函数是交叉熵损失函数（cross-entropy loss）。该函数可以量化模型的预测结果与真实标签之间的差异，并通过最小化成本函数来优化模型的参数。

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