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上传时间: 2020-12-20
详细说明：Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。
优点：计算代价不高，易于理解和实现。
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。
使用数据类型：数值型和标称型数据。
好了，下面开始正文。
算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。
虽然代码类似于梯度下降，但他是个分类算法
定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
进行逻辑回归的参数设置以及迭代
def weights(x,y,alpha,t
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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