logistic回归与python实现

A. python scikit-learn logistic回归 怎么返回拟合参数

它与next()配合使用，也是实现上述迭代工具的作用。
在python中，甚至在其它的语言中，迭代这块的说法比较乱，主要是名词乱，刚才我们说，那些能够实现迭代的东西，称之为迭代工具，就是这些迭代工具，不少程序员都喜欢叫做迭代器。当然，这都是汉语翻译，英语就是iterator。

B. 如何让python实现机器学习

Python 被称为是最接近 AI 的语言。下面和大家分享一下如何使用Python（3.6及以上版本）实现机器学习算法的笔记。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现哦。
七种算法包括：
● 线性回归算法
● Logistic 回归算法
● 感知器
● K 最近邻算法
● K 均值聚类算法
● 含单隐层的神经网络
● 多项式的 Logistic 回归算法

C. Python3.4机器学习的Logistic回归算法的stocGradAscent1(dataMatrix, classLabels, numIter=150)问题求解

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

D. python逻辑回归调用哪个包

可以使用机器学习，使用很方便（相当于别人早已经把具体过程做好了，像公式、模板一样自己代入数据就可以得到结果）

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

E. python怎么实现逻辑回归的梯度下降法

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，请问Python运行二元logistics回归怎样设置对照呢

逻辑回归里面像男女这种类别类型的特征，都要转换成两个特征，如果是男，就是01，如果是女，就是10。你说的哑变量，也就是大家常说的独热编码，在sklearn里有onehotencoder，可以去查查怎么用。拿着个男女属性被转化成独热编码以后，通过逻辑回归，可以算出那个特征的权重。

G. 怎么用python做logistic回归

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回...

H. 学：如何用Python实现7种机器学习算法（附

1.
线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系。 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络:...
2.
Logistic 回归算法 在Logistic 回归中,我们试图对给定输入特征的线性组合进行建模,来得到其二元变量的输出结果。例如,我们可以尝试使用竞选候选人花费的金钱和时间信息来预测选举的结果(胜或负)

I. 在逻辑回归中，odds ratio怎么用python计算

实际上完成逻辑回归是相当简单的，首先指定要预测变量的列，接着指定模型用于做预测的列，剩下的就由算法包去完成了。
本例中要预测的是admin列，使用到gre、gpa和虚拟变量prestige_2、prestige_3、prestige_4。prestige_1作为基准，所以排除掉，以防止多元共线性(multicollinearity)和引入分类变量的所有虚拟变量值所导致的陷阱(mmy variable trap)。

程序缩进如图所示