一种用概率做二分类的线性监督学习方法。
它像小区门禁看访客码：先按几项信息算分，过线放行，不过线就拦在门外。
常用于风控、医疗初筛和点击预测，适合做边界清楚的二分类判断。
Classification它是最经典的二分类方法之一。
Supervised Learning它依赖带标签样本学习分类边界。
Cross-Entropy Loss它常用交叉熵来衡量预测误差。
Gradient Descent它的参数通常可用梯度下降求解。