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2、機器學習實戰之邏輯迴歸
時間 2020-08-12
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迴歸
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如下代碼來自《機器學習實戰》,在每行代碼後添加了詳細的註釋,以便理解】python Logistic迴歸的目的是尋找一個非線性函數sigmoid的最佳擬合參數,求解過程能夠由最優化算法來完成。在最優化算法中,最經常使用的就是梯度上升,而梯度上升又能夠簡化爲隨機梯度上升算法 優勢:計算代價不高,易於理解和實現。缺點:容易欠擬合,分類精度可能不高app 從本地導入數據,返回數據特徵矩陣和標籤向量:do
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