python编程回归教程,python如何做回归

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大家好,今天小编关注到一个比较有的话题,就是关于python编程回归教程问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python编程回归教程的解答,让我们一起看看吧。

  1. python非线性回归是怎么实现的?
  2. python怎么实现逻辑回归的梯度下降法?
  3. python怎么实现逻辑回归的梯度下降法?

python非线性回归是怎么实现的?

首先,找规律。每行都是从1开始,最大的数是 相应的行号。这样可以得到 1 2 3 4 5 6 7 8 nums = 3 for x in range(1, nums+1): print range(1, x) # 这样就输出了,如下 [1, ] [1, 2, ] [1, 2, 3, ] 然后,继续。 剩下的是前面序列的反转

python怎么实现逻辑回归的梯度下降法?

这个简单,尽管Python的scikit-learn库提供了易于使用和高效的LogisticRegression类,但我们自己使用NumPy创建自己的实现,可以更好地理解逻辑回归算法

python编程回归教程,python如何做回归-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
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我们将使用Iris数据集,它包含3个类别,每个类别有50个实例,其中每个类别都表示一种鸢尾花植物。为简化目标,我们仅介绍前两个特征,而且我们简单使用其中两个分类,所以这是个二分类模型

给定一组输入X,我们希望将它们分配给两个可能的类别(0或1)之一。Logistic回归模型对每个输入属于特定类别的概率进行建模

一个函数接受输入并返回输出。为了生成概率,逻辑回归使用的函数为X的所有值提供0到1之间的输出。有许多满足此描述的函数,但是在这种情况下使用的是逻辑函数。在这里,我们将其称为sigmoid函数

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我们的目标是最小化损失函数,而我们必须达到的方法通过增加/减少权重,即拟合权重。问题是,我们如何知道哪些参数应该更大,哪些参数应该更小?答案是相对于每个权重的损失函数的导数。它告诉我们如果修改参数,loss将如何变化。

python怎么实现逻辑回归的梯度下降法?

这个简单,尽管Python的scikit-learn库提供了易于使用和高效的LogisticRegression类,但我们自己使用NumPy创建自己的实现,可以更好地理解逻辑回归算法。

资料集

python编程回归教程,python如何做回归-第3张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

我们将使用Iris数据集,它包含3个类别,每个类别有50个实例,其中每个类别都表示一种鸢尾花植物。为简化目标,我们仅介绍前两个特征,而且我们简单使用其中两个分类,所以这是个二分类模型。

算法

给定一组输入X,我们希望将它们分配给两个可能的类别(0或1)之一。Logistic回归模型对每个输入属于特定类别的概率进行建模。

***设

一个函数接受输入并返回输出。为了生成概率,逻辑回归使用的函数为X的所有值提供0到1之间的输出。有许多满足此描述的函数,但是在这种情况下使用的是逻辑函数。在这里,我们将其称为sigmoid函数。

到此,以上就是小编对于python编程回归教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于python编程回归教程的3点解答对大家有用

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