机器学习笔记 -吴恩达（第七章：逻辑回归-正则化，python实现 附源码）

最新推荐文章于 2025-06-08 14:53:24 发布
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分类专栏： 机器学习-sklearn 机器学习-吴恩达
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tbb_1984/article/details/84324666
本文介绍了逻辑回归中的正则化方法，通过Python实现解决过拟合问题。利用ex2data2.txt数据集，进行了数据预处理、可视化、多项式特征构造、损失函数定义、梯度下降优化、模型训练与评估。最后，对比了sklearn库的LogisticRegression模型效果。

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（1）正则化描述

线性回归问题中的过拟合，如图3过拟合，不利于预测，图1欠拟合

分类问题中的过拟合，如图3过拟合，不利于预测，图1欠拟合

（2）解决方案

（3）损失函数，加入了正则化，偏向选择较小的参数值来进行拟合

为加入的代价函数，

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吴恩达机器学习第三周-逻辑回归作业-Python
qq_39478223的博客
03-18 495
不加正则项的逻辑回归 数据可视化 需要安装Python的第三方库numpy、matplotlib，安装好后： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 给的数据是TXT文件，因此要读取TXT文件中的数据，将TXT文件中的数据读入列表，定义了函数： def file2matrix(filename): fr = open(file...
吴恩达Machine Learning课程学习笔记1 监督机器学习 回归和分类（P1-41）
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01-03 2287
机器学习的定义："Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.无需明确编程，赋予计算机学习能力的研究领域"（Arthur Samuel 1959）。机器学习可应用于语音识别、计算机视觉、增强现实、自动驾驶、大规模工业、电子商务、医疗保健等领域。
吴恩达机器学习作业（二）：逻辑回归（python实现）
王小明爱吃大菠萝的博客
08-26 2609
在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。 1.数据预处理 将数据划分为正样本和负...
【术语扫盲】评估指标Precision、Recall、F1-score、Support是什么含义？
最新发布
yang_jiangning的博客
06-08 1014
Precision、Recall、F1-score 这三兄弟，是在分类模型中判断表现优不优的“法官”。它们的组合帮助我们在各种场景下“少冤枉、少漏人、又聪明”。
逻辑回归python正则化 选择参数_SKlearn_逻辑回归小练习
weixin_39751453的博客
12-09 985
逻辑回归逻辑回归(Logistic regression 或logit regression)，即逻辑模型(英语：Logit model，也译作“评定模型”、“分类评定模型”)是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。——维基百科虽然叫做回归其实是个分类模型。逻辑回归实际上是用sigmoid函数将线性回归进行了...
吴恩达机器学习课程逻辑回归正则化python实现【对应ex2-ex2data2.txt数据集】
gy245770710的博客
12-03 2048
写在前面 ​ 1.本篇笔记是对ex2data2.txt数据集逻辑回归的正则化处理，文中代码是基于上篇笔记的代码的基础上修改。 ​ 2.文中没有叙述完整的流程，只叙述了实现正则化需要对上篇笔记中的代码修改的地方。 1. 过拟合 ​ 在线性模型和线性分类器中，特征个数过多时容易出现过拟合问题，此时代价函数非常趋近于0或直接等于0。解决过拟合有两种方式，一是通过减少特征的方式，另外一种是保留所有的特征，...
逻辑回归正则化手写python代码
go_with_the_wind的博客
05-05 362
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Apr 16 15:32:35 2022 @author: ciro """ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path = 'ex2data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1',
吴恩达机器学习课后作业源码及笔记.rar
04-25
在本压缩包“吴恩达机器学习课后作业源码及笔记.rar”中，我们可以找到一系列与吴恩达教授的机器学习课程相关的实践材料。吴恩达是深度学习和人工智能领域的知名专家，他的课程深受全球学子欢迎，尤其适合初学者入门...
吴恩达-python机器学习代码-线性回归笔记
weixin_49285816的博客
05-03 964
目录：一、单变量线性回归1、计算代价函数cost function((X * theta.T).T - y)*X 的形式为：theta为0时的代价函数2、梯度下降函数 gradient descent function3、可视化代价函数二、多变量线性回归1、特征归一化2、多元回归改变iterations和alpha的值时三、 正规方程Normal equation求解 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl
吴恩达机器学习课程源码与笔记解析
资源摘要信息:"吴恩达机器学习课后作业源码及笔记" 吴恩达（Andrew Ng）是机器学习和人工智能领域的著名学者和教育家，他在斯坦福大学授课期间的机器学习课程视频在网络上传播后，吸引了全球数百万的学习者。吴恩达...
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python实现吴恩达机器学习练习2（逻辑回归）-data1 这篇是第一个数据集：这部分练习中，你将建立一个预测学生是否被大学录取的逻辑回归模型。 假如一所大学会每个报名学生进行两项入学考试，根据两项考试成绩决定是否录取。我们的任务是根据以往100名学生的考试成绩和录取与否的数据进行训练，编码一个学生是否录取的分类器模型。 import numpy as np import pandas as p...
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L2正则化python实现案例(附代码)，含图形展示，对于正则化理解又直观帮助
正则化逻辑回归【Python详细注释实现】
Infinity_and_beyond的博客
10-07 2001
本文代码主体来自于这位大佬的笔记👉吴恩达机器学习笔记，在此基础上加上了自己对于一些代码的注释从而更加方便理解，本人是新手入门，有错误在所难免，当中也有有一些问题没有解决，望各位不吝赐教。若本文对于你理解正则化逻辑回归有些许帮助，也不妨给个赞鼓励一下，你们的支持是我创作最大的动力！
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Ariya1234的博客
10-27 449
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逻辑回归python正则化_python – sklearn中随机回归的正则化参数设置
weixin_39615643的博客
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我正在使用sklearn Randomized Regression,例如Randomized Logistic Regression.因为随机逻辑回归使用L1惩罚,所以需要设置正则化参数C(或Lasso中的alpha).为了找到C的好价值,我通常使用简单的GridSearchCV,如下所示.但RandomizedLogisticRegression()不支持GridSearchCV,因为它包含b...
逻辑回归python正则化 选择参数_吴恩达机器学习第二次作业（python实现）：逻辑回归...
weixin_39520869的博客
12-09 285
逻辑回归数据在这 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport scipy.optimize as optfrom sklearn.metrics import classification_reportimport pandas as pdfrom sklearn import linear_model# 获取原始数据def r...
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