《机器学习实战》Logistic回归python 2.7实践错误总结

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-06-28 11:01:28 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【机器学习算法实现】logistic回归__基于Python和Numpy函数库【机器学习算法实现】系列文章将记录个人阅读机器学习论文、书籍过程中所碰到的算法，每篇文章描述一个具体的算法、算法的编程实现、算法的具体应用实例。争取每个算法都用多种语言编程实现。所有代码共享至github：https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo 欢迎交流指正！ logistic回归一般用于二分类问题，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，判断照片中的人是男是女，预测一场比赛输还是赢......当然也可以用于多分类问题，比如k类别，就进行k次logistic 阅读详情

sigmoid(intX)函数

报错：

return 1.0/(1+math.exp(-intX)) 
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

将math.exp改为numpy的方法numpy.exp

    import numpy as np
    def sigmoid(self, intX):
        return 1.0/(1+np.exp(-intX))

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#python #机器学习 #机器学习实战

【机器学习实战-python3】Logistic回归注释：本篇代码注释部分改为英文，后期我有用英文写blog的想法，慢慢练习。假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该直线成为最佳拟合直线），这个拟合的过程就成为回归。回归一词来源于最佳拟合，表示找到最佳拟合的参数集，训练分类器就是为了找到最佳拟合参数，使用最优化方法，训练的一个二值型分类器。 Logistic回归过程：输入数据，转化为结构化的数据，采用任意方法分析数据，训练阅读详情

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