批量梯度下降法求解逻辑回归分类器的回归系数
发布于 2022-03-03 17:15:59
有若干个样本点,每个点包含2个数值型特征X1和X2及其对应的二分类标签Y。
-1.322371,7.152853,0
输入样例:
6
0.677983,2.556666,1
0.761349,10.693862,0
-2.168791,0.143632,1
1.388610,9.341997,0
0.317029,14.739025,0
-0.783277,11.009725,0 输出描述:
梯度下降法解出的一组Logistic回归系数,数组格式,每个数字要求保留4位小数输出样例
[1.2952, 0.3814, -0.4767]
请采用批量梯度下降法找到Logistic回归分类器在此数据集上的最佳回归系数向量Theta。
输入描述:
第一行输入是样本数量。
之后的行是样本数据集,有3列数值用逗号隔开,分别表示特征X1、特征X2、分类Y。
部分数据示例如下:
50
-0.752157,6.538620,0-1.322371,7.152853,0
...,...,...
-1.099458,1.688274,1
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