u012338652的博客

线性回归是真正用作回归，lr用作分类，线性回归的基本思想是用梯度下降法对最小二乘形式的误差函数进行优化。线性回归的推导过程（见大佬博客）：http://blog.youkuaiyun.com/fleurdalis/article/details/54931721（但是个人感觉在求偏导的中间一步有问题）线性回归与逻辑回归的区别：A.线性回归要求变量服从正态分布，lr对变量分布没有要求。B.线

逻辑回归实战：逻辑回归实现鸢尾花数据的分类注意知识点：在类别标签y中是具体的字符串，记得用sklearn自带的处理标签，让其最后用0，1，2表示三个类#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom skl