逻辑回归的 Python 实现代码,讲得清楚又实在。入门级的模型、配上常用库、还能跑出个结果,挺适合想快速上手分类任务的你。如果你也在找个写得不啰嗦、还能拿来直接跑的逻辑回归实现,那这份资源就挺合适。代码用的是 scikit-learn,逻辑结构清晰,流程也标准:先造个模拟数据集,拆成训练集和测试集,再跑模型、看准确率,整套流程走得顺。而且里面关于 sigmoid 函数 的解释也比较贴地气,公式写清楚了,逻辑通了,看完你再去自己调调参数试试看,收获会更大。
逻辑回归Python实现与算法解析
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逻辑回归的 Python 实现还挺常用的,是在入门阶段,能帮你快速理解分类问题的基本思路。推荐一套整理得比较完整的代码资源,逻辑清晰,变量命名也规范,跑起来没啥坑,适合拿来练手或改成自己的项目。
逻辑回归算法的 Python 代码整理得挺不错,注释清楚,结构也比较清晰。像sigmoid、costFunction这些核心函数都有,方便理解每一步到底在干啥。
代码运行起来也挺顺畅的,没什么环境依赖难搞的问题。就是标准的numpy + matplotlib套路,基本用 Anaconda 装个环境就能搞定。你要是刚看完 Andrew Ng 的课,正好可以拿这个练练。
除了代码,还有些挺有参考价值的资料
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模型训练输入参数:包括特征选择、正则化参数等。
训练代码:使用Spark MLlib提供的API进行逻辑回归模型的训练。
模型评估输入参数:包含评估指标、数据划分等。
评估代码:利用交叉验证的方法对模型进行评估,输出评估结果。
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WEKA 的分类与回归那篇教程讲得还挺细,从怎么喂数据到模型评估都有,适合刚上手的朋友;点这看详细。
另外逻辑回归也挺好用,尤其是你做一些二分类的问题,比如是否购买、是否流失,逻辑回归够快,解释性也不错;这篇也可以看看,讲得蛮清楚。
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