由於梯度上公升優化演算法在每次更新資料集時都需要遍歷整個資料集，計算複雜都較高，這裡有乙個隨機梯度上公升演算法也可以求得回歸係數，這種演算法一次只用乙個樣本點來更新回歸係數。
def stocgradascent0(datamatrix, classlabels):
m,n = shape(datamatrix)
alpha = 0.01
weights = ones(n) #initialize to all ones
for i in range(m):
h = sigmoid(sum(datamatrix[i]*weights))
error = classlabels[i] - h
weights = weights + alpha * error * datamatrix[i]
return weights
Logistic回歸分類 隨機梯度上公升法
以下為改編的matlab的程式 clc clear 載入測試資料檔案，前兩列為座標值，後兩列為類標號 fileid fopen d matlabfile logistic logistic.txt ds textscan fileid,f f f fclose fileid 將資料轉為矩陣形式 da...
Logistic回歸演算法（梯度上公升）
logistic回歸演算法是乙個最優化演算法，回歸就是擬合的過程。logistic回歸的思想就是利用現有資料對分類邊界建立線性回歸公式，今天我們用這個演算法來解決二值分類問題。from numpy import def loaddataset datamat labelmat fr open tes...
Logistic回歸隨筆
假設現在有一些資料點，我們用一條直線對這些點進行擬合，這個擬合過程稱作回歸。利用logistic回歸進行分類的主要思想是 根據現有資料對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類。基於logistic回歸和sigmoid函式的分類 我們想要的函式應該是，能接受所有的輸入然後 出類別。在兩個分類的情況下，上...