文件名称:
Python机器学习logistic回归代码解析
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文件大小: 153kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-26
详细说明：本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。
Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数
拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具
回归：对一直公式的位置参数进行估计
拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来
logistic主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式、以此进行分类
sigmoid函数：在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时，输出趋向0，输入为0时，输出为0.5
梯度上升：要找到某个函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯
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