机器学习实战（5）逻辑回归

最新推荐文章于 2022-07-28 14:32:47 发布

akiyamamio11

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/akiyamamio11/article/details/78683605

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from numpy import *

def loadDataSet():
    dataMat=[];
    labelMat=[];
    fr=open('C:/Users/xuwei/Desktop/机器学习/机器学习实战(pdf版+源码)/machinelearninginaction/Ch05/testSet.txt')
    for line in fr.readlines():
        lineArr=line.strip().split()
        dataMat.append([1.0,float(lineArr[0]),float(lineArr[1])])
        labelMat.append(int(lineArr[2]))
    return dataMat,labelMat

def sigmoid(inX):
    return 1.0/(1+exp(-inX))

def gradAscent(dataMatIn,classLabels):     #梯度下降算法
    dataMatrix=mat(dataMatIn)    #mat是转换为numpy的矩阵数据
    labelMat=mat(classLabels).transpose()  #矩阵转秩
    m,n=shape(dataMatrix)
    alpha=0.001
    maxCycles=500
    weights=ones((n,1))
    for k in range(maxCycles):
        h=sigmoid(dataMatrix*weights)   #h是一个列向量
        error=(labelMat-h)        #计算真实类别和预测类别的差值࿰