Logistic Regression代价函数权值更新的代码实现

1456-张同学

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data_matrix是  m×n 的矩阵,label_matrix是 m×1 的矩阵,h是预测得到的矩阵,error是 m×1 的预测与标签的误差矩阵,weights是 n×1 的权值矩阵,学习率为alpha

那么logistic regression的权值更新可写为:

error = h – label_matrix

weights = weights – alpha * data_matrix.transpose()*error

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未经允许不得转载:作者:1456-张同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《Logistic Regression代价函数权值更新的代码实现》 发布于2018-05-01

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