邏輯回歸（Logistic Regression）

import

numpy as np
import
random
def gendata(numpoints,bias,variance):#
例項 偏好 方差
x = np.zeros(shape=(numpoints,2))#
行列 y = np.zeros(shape=(numpoints))#
行for i in range(0,numpoints):#
0->numpoints-1
x[i][0]=1x[i][1]=i
y[i]=(i+bias)+random.uniform(0,1)+variance
return
x,ydef
gradientdescent(x,y,theta,alpha,m,numiterations):
xtran =np.transpose(x)
for i in
range(numiterations):
hypothesis =np.dot(x,theta)
loss = hypothesis-y
cost = np.sum(loss**2)/(2*m)
gradient=np.dot(xtran,loss)/m
theta = theta-alpha*gradient
print ("
iteration %d | cost :%f
" %(i,cost))
return
theta
x,y = gendata(100, 25, 10)
print"x:
"print
xprint"y:
"print
ym,n =np.shape(x)
n_y =np.shape(y)
print("
m:"+str(m)+"
n:"+str(n)+"
n_y:
"+str(n_y))
numiterations = 1000alpha = 0.0005theta =np.ones(n)
theta=gradientdescent(x, y, theta, alpha, m, numiterations)
print(theta)

相關度（皮爾森相關係數）衡量兩個值線性相關強度的量

r平方值 反應因變數的全部變異能通過回歸關係被自變數解釋的比例

機器學習 邏輯回歸 Python實現邏輯回歸

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邏輯回歸模型是金融信貸行業製作各類評分卡模型的核心，幾乎80 的機器學習 統計學習模型演算法都是邏輯回歸模型，按照邏輯美國金融公司總結的sas建模過程，大致總結如下 一般通用模型訓練過程 a 按照指定需求和模型要求製作driver資料集，包含欄位有user id,dep b 其中，空值賦預設值即 c...

線性回歸與邏輯回歸

cost functionj 12m i 1m h x i y i hypothesish x tx 梯度下降求解 為了最小化j j j 1m i 1m h x i y i x i j 每一次迭代更新 j j 1m i 1m h x i y i x i j 正規方程求解 最小二乘法 xtx 1x t...