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python实现梯度下降和逻辑回归
站长资源 2025/11/4 佚名
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本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下

import numpy as np
import pandas as pd
import os
 
data = pd.read_csv("iris.csv") # 这里的iris数据已做过处理
m, n = data.shape
dataMatIn = np.ones((m, n))
dataMatIn[:, :-1] = data.ix[:, :-1]
classLabels = data.ix[:, -1]
 
# sigmoid函数和初始化数据
def sigmoid(z):
 return 1 / (1 + np.exp(-z))
 
# 随机梯度下降
def Stocgrad_descent(dataMatIn, classLabels):
 dataMatrix = np.mat(dataMatIn) # 训练集
 labelMat = np.mat(classLabels).transpose() # y值
 m, n = np.shape(dataMatrix) # m:dataMatrix的行数,n:dataMatrix的列数
 weights = np.ones((n, 1)) # 初始化回归系数（n, 1)
 alpha = 0.001 # 步长
 maxCycle = 500 # 最大循环次数
 epsilon = 0.001
 error = np.zeros((n,1))
 for i in range(maxCycle):
  for j in range(m):
   h = sigmoid(dataMatrix * weights) # sigmoid 函数
   weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * (labelMat - h) # 梯度
  if np.linalg.norm(weights - error) < epsilon:
   break
  else:
   error = weights
  return weights
 
# 逻辑回归
def pred_result(dataMatIn):
 dataMatrix = np.mat(dataMatIn)
 r = Stocgrad_descent(dataMatIn, classLabels)
 p = sigmoid(dataMatrix * r) # 根据模型预测的概率
 
 # 预测结果二值化
 pred = []
 for i in range(len(data)):
  if p[i] > 0.5:
   pred.append(1)
  else:
   pred.append(0)
 data["pred"] = pred
 os.remove("data_and_pred.csv") # 删除List_lost_customers数据集 # 第一次运行此代码时此步骤不要
 data.to_csv("data_and_pred.csv", index=False, encoding="utf_8_sig") # 数据集保存
pred_result(dataMatIn)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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