logistic回歸與python實現

A. python scikit-learn logistic回歸 怎麼返回擬合參數

它與next()配合使用，也是實現上述迭代工具的作用。
在python中，甚至在其它的語言中，迭代這塊的說法比較亂，主要是名詞亂，剛才我們說，那些能夠實現迭代的東西，稱之為迭代工具，就是這些迭代工具，不少程序員都喜歡叫做迭代器。當然，這都是漢語翻譯，英語就是iterator。

B. 如何讓python實現機器學習

Python 被稱為是最接近 AI 的語言。下面和大家分享一下如何使用Python（3.6及以上版本）實現機器學習演算法的筆記。所有這些演算法的實現都沒有使用其他機器學習庫。這份筆記可以幫大家對演算法以及其底層結構有個基本的了解，但並不是提供最有效的實現哦。
七種演算法包括：
● 線性回歸演算法
● Logistic 回歸演算法
● 感知器
● K 最近鄰演算法
● K 均值聚類演算法
● 含單隱層的神經網路
● 多項式的 Logistic 回歸演算法

C. Python3.4機器學習的Logistic回歸演算法的stocGradAscent1(dataMatrix, classLabels, numIter=150)問題求解

把del那句改成del(list(dataIndex)[randIndex])

D. python邏輯回歸調用哪個包

可以使用機器學習，使用很方便（相當於別人早已經把具體過程做好了，像公式、模板一樣自己代入數據就可以得到結果）

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

E. python怎麼實現邏輯回歸的梯度下降法

import sys

#Training data set
#each element in x represents (x0,x1,x2)
x = [(1,0.,3) , (1,1.,3) ,(1,2.,3), (1,3.,2) , (1,4.,4)]
#y[i] is the output of y = theta0 * x[0] + theta1 * x[1] +theta2 * x[2]
y = [95.364,97.217205,75.195834,60.105519,49.342380]

epsilon = 0.0001
#learning rate
alpha = 0.01
diff = [0,0]
max_itor = 1000
error1 = 0
error0 =0
cnt = 0
m = len(x)

#init the parameters to zero
theta0 = 0
theta1 = 0
theta2 = 0

while True:

cnt = cnt + 1

#calculate the parameters
for i in range(m):

diff[0] = y[i]-( theta0 + theta1 * x[i][1] + theta2 * x[i][2] )

theta0 = theta0 + alpha * diff[0] * x[i][0]
theta1 = theta1 + alpha * diff[0]* x[i][1]
theta2 = theta2 + alpha * diff[0]* x[i][2]

#calculate the cost function
error1 = 0
for lp in range(len(x)):
error1 += ( y[i]-( theta0 + theta1 * x[i][1] + theta2 * x[i][2] ) )**2/2

if abs(error1-error0) < epsilon:
break
else:
error0 = error1

print ' theta0 : %f, theta1 : %f, theta2 : %f, error1 : %f'%(theta0,theta1,theta2,error1)

print 'Done: theta0 : %f, theta1 : %f, theta2 : %f'%(theta0,theta1,theta2)

F. 您好，請問Python運行二元logistics回歸怎樣設置對照呢

邏輯回歸裡面像男女這種類別類型的特徵，都要轉換成兩個特徵，如果是男，就是01，如果是女，就是10。你說的啞變數，也就是大家常說的獨熱編碼，在sklearn里有onehotencoder，可以去查查怎麼用。拿著個男女屬性被轉化成獨熱編碼以後，通過邏輯回歸，可以算出那個特徵的權重。

G. 怎麼用python做logistic回歸

Logistic回歸主要分為三類，一種是因變數為二分類得logistic回歸，這種回歸叫做二項logistic回歸，一種是因變數為無序多分類得logistic回歸，比如傾向於選擇哪種產品，這種回歸叫做多項logistic回歸。還有一種是因變數為有序多分類的logistic回...

H. 學：如何用Python實現7種機器學習演算法（附

1.
線性回歸演算法 在線性回歸中,我們想要建立一個模型,來擬合一個因變數 y 與一個或多個獨立自變數(預測變數) x 之間的關系。 是一個目標變數,它是一個標量 線性回歸模型可以理解為一個非常簡單的神經網路:...
2.
Logistic 回歸演算法 在Logistic 回歸中,我們試圖對給定輸入特徵的線性組合進行建模,來得到其二元變數的輸出結果。例如,我們可以嘗試使用競選候選人花費的金錢和時間信息來預測選舉的結果(勝或負)

I. 在邏輯回歸中，odds ratio怎麼用python計算

實際上完成邏輯回歸是相當簡單的，首先指定要預測變數的列，接著指定模型用於做預測的列，剩下的就由演算法包去完成了。
本例中要預測的是admin列，使用到gre、gpa和虛擬變數prestige_2、prestige_3、prestige_4。prestige_1作為基準，所以排除掉，以防止多元共線性(multicollinearity)和引入分類變數的所有虛擬變數值所導致的陷阱(mmy variable trap)。

程序縮進如圖所示