logistic回歸，回歸給人的直觀印象只是要求解乙個模型的係數，然後可以**某個變數的回歸值。而logistic回歸在應用中多了一層含義，它經常應用於分類中。
第一重認識：logistic是給真正的回歸結果做分類，將回歸值h(x(i))帶入logistic公式可得到乙個p概率值，當p>0.5,判定i為1類，
當p<=0.5，判定i為另一類。這裡主要利用的是logistic可以將(-non,+non)範圍內的資料轉化到(0,1)範圍內。
第二重認識：可以整體上將其看作乙個回歸模型，只是求解結果在(0,1)之間。
logistic回歸偽**：
def 回歸函式(w,x)：
return: h=w*x
def gradient(x,y):（這裡的w更新公式的推導可在網上查詢資料）
給 w 賦初值
**值 = 回歸函式(w,x)
for i in k:
error = **值-y
gradient = x*error
w = w - 學習率×gradient
return w
def predict(x):
y = w*x
if y>=0.5:
return 1
else:
return 0
main():
x = data_x
y = data_y
w = gradient(x,y)
predict_y = predict(待**的x)
Logistic回歸分析
1 import pandas as pd import numpy as np import xlwt import xlrd filename e data chapter5 demo data bankloan.xls 檔案路徑 outputfile r e data chapter4 dem...
logistic回歸的梯度計算
在logistic回歸中，假設我們的訓練集由m個已標記樣本組成 且啟用函式為sigmoid函式 x fracx 損失函式為 j theta frac sum limits m cdot log 1 cdot log 1 則損失函式對引數的梯度的第j個分量為 begin j theta frac su...
logistic回歸的問題研究
costfunction函式是自定義函式 輸入是theta，輸出是jval和gradient，其中jval是對照左邊求損失函式的，gradient是對照左邊求損失函式的偏導。optimset函式 gradobj 指使用者自定義的目標函式梯度 maxiter 指最大迭代次數，100 也就是最大迭代次數...