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Logistic regression可以用来回归,也可以用来分类,主要是二分类。 2、基本理论 2.1Logistic regression和Sigmoid函数 回归:假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该条称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。这里的...
3.使用sklearn预测病马的死亡率 1"""2使用sklearn构建逻辑回归分类器3"""4fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression5"""6加载数据7"""8defloadDataSet():9dataSet = []#数据列表10labelMat = []#标签列表11frTrain = open('horseColicTraining.txt')12forlineinfrTrain.readlines():13#print(line)...
调整下变成: 正则化逻辑回归Regularized Logistic Regression LR问题两种优化方法: 梯度下降法 更高级优化算法 加上正则惩罚项后的代价函数为: python代码实现 importnumpyasnp# 实现代价函数defcostReg(theta,X,y,lr):theta=np.matrix(theta)X=np.matrix(X)y=np.matrix(y)first=np.multiply(-y,np.log(sigmoid...
使用Logistic regression和neural networks来识别手写数字识别(从0到9)。在第一部分练习中使用Logistic regression进行one-vs-all分类。 1.1 Dataset 数据集ex3data1.mat包含了5000条手写数字的训练样本,每个训练样本是 20 * 20 的像素灰度的矩阵。每一个像素值用浮点数来表示对应位置的灰度值,并被展开成400维的向量...
i-Eloise/MachineLearning_Python 一、线性回归 全部代码 1、代价函数 其中: 下面就是要求出theta,使代价最小,即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据,其中 代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方,平方的原因是因为可能有负值,正负可能会抵消...
正则化逻辑回归Regularized Logistic Regression LR问题两种优化方法: – 梯度下降法 – 更高级优化算法 加上正则惩罚项后的代价函数为: python代码实现 import numpy as np # 实现代价函数 def costReg(theta, X, y, lr): theta= np.matrix(theta)
正则化逻辑回归Regularized Logistic Regression LR问题两种优化方法: 梯度下降法 更高级优化算法 加上正则惩罚项后的代价函数为: python代码实现 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 实现代价函数 defcostReg(theta,X,y,lr):theta=np.matrix(theta)X=np.matrix(X)y=np.matrix(y)first=np.multiply(-y,...
正则化逻辑回归Regularized Logistic Regression LR问题两种优化方法: 梯度下降法 更高级优化算法 加上正则惩罚项后的代价函数为: python代码实现 import numpy as np # 实现代价函数def costReg(theta, X, y, lr):theta= np.matrix(theta)X = np.matrix(X)y = np.matrix(y) ...
multi_class='ovr', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1) 1. 2. 3. 介绍其中几个常用的参数,其余使用默认即可: (1)加载数据 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...