1.本次实验所用数据集为随机生成的100个二分类数据集dataSet.txt包括处理后的iris.data数据
2.所用参数学习方法为梯度下降法、牛顿法。(注:两者均考虑是否添加正则项的情况)
3.其中main.py是对机器学习实战中的数据集以及一个高斯分布数据集的处理,包括四种方法的处理结果。而irisMain.py则是对iris数据集的处理。 最终结果以混淆矩阵展示预测结果。
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 2
Godforever/Logistic-Regression
Folders and files
| Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
|---|---|---|---|---|
Latest commit | ||||
Repository files navigation
.png){kind=link}
.png){kind=link}
About
逻辑回归(Logistic Regression)(梯度下降法,牛顿法)
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published