参考
理论上讲的比较清楚。
https://www.jianshu.com/p/1004bf8990b5
这个更清楚
https://www.cnblogs.com/happylion/p/4169945.html
OK
https://www.cnblogs.com/alfred2017/p/6627824.html
最清楚的讲述。。。。
https://www.cnblogs.com/alfred2017/p/6627824.html#undefined
实际例子
用统计模型实现的
https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/78688070
注意！ 数据网址为 df = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
逻辑回归是用于分类的优秀算法，尽管有一些更加性感的，或是黑盒分类器算法，如SVM和随机森林（RandomForest）在一些情况下性能更好，但深入了解你正在使用的模型是很有价值的。很多时候你可以使用随机森林来筛选模型的特征，并基于筛选出的最佳的特征，使用逻辑回归来重建模型。
用sklearn实现的
https://www.cnblogs.com/wuchuanying/p/6243987.html
数据库下载
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+Spam+Collection
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