逻辑回归是一种经典的统计学习方法，用于分类问题尤其是二分类问题。它通过学习数据的特征和目标标签之间的关系，输出样本属于某个类别的概率。本文将从零开始用Python实现逻辑回归模型，深入探讨其数学原理，并逐步讲解如何编写代码实现。我们会涵盖从数据预处理、特征归一化、梯度下降算法到模型训练的每一个细节。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，本文将帮助读者从头掌握逻辑回归模型的构建与优化。