解题思路
本题要求用二分类逻辑回归（Logistic Regression）对“是否购买”进行预测。模型形式为
y^=σ(z)=σ(w⊤x+b)，其中 σ(t)=1+e−t1 为 Sigmoid。
优化目标（带 L2 正则的交叉熵）：
对 n 个样本，特征维度为 d=3（年龄、月收入、浏览时长），标签 y∈{0,1}。
损失函数取平均交叉熵并加入 L2 正则（采用更常见的平方范数形式）：
题目内容
实现一个二分类逻辑回归模型，用于预测用户是否会购买某商品（1 表示购买，0 表示不购买）。已知用户特征包括年龄（岁）、月收入（千元）和浏览时长（分钟），需通过这些特征建立预测模型。
我们构建一个逻辑回归模型来预测购买：ypred=sigmoid(wx+b)，
w 和 b 分别为特征权重和偏置。
要求：
