文件名称:
跟着Leo机器学习实战：Logistic回归
开发工具:
文件大小: 239kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：跟着Leo机器学习实战：Logistic回归
github
https://github.com/LeoLeos/MachineLearningLeo/tree/master/logRegres
Logistic回归
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：容易缺拟合，分类精度不高
适合数据类型：数值型和标称型数据
sigmoid函数以及目标
Logistic回归梯度上升优化算法训练参数
from numpy import *
'''
创建数据数组，和label数组
'''
def loadDataSet():
dataMat = []; labelMat = []
fr
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