黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
用一条直线对数据进行拟合的过程称为回归。逻辑回归分类的思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式。
公式表示为:
一、梯度上升法
每次迭代所有的数据都参与计算。
for 循环次数:
训练
代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadData(): labelVec = [] dataMat = [] with open('testSet.txt') as f: for line in f.readlines(): dataMat.append([1.0,line.strip().split()[0],line.strip().split()[1]]) labelVec.append(line.strip().split()[2]) return dataMat,labelVec def Sigmoid(inX): return 1/(1+np.exp(-inX)) def trainLR(dataMat,labelVec): dataMatrix = np.mat(dataMat).astype(np.float64) lableMatrix = np.mat(labelVec).T.astype(np.float64) m,n = dataMatrix.shape w = np.ones((n,1)) alpha = 0.001 for i in range(500): predict = Sigmoid(dataMatrix*w) error = predict-lableMatrix w = w - alpha*dataMatrix.T*error return w def plotBestFit(wei,data,label): if type(wei).__name__ == 'ndarray': weights = wei else: weights = wei.getA() fig = plt.figure(0) ax = fig.add_subplot(111) xxx = np.arange(-3,3,0.1) yyy = - weights[0]/weights[2] - weights[1]/weights[2]*xxx ax.plot(xxx,yyy) cord1 = [] cord0 = [] for i in range(len(label)): if label[i] == 1: cord1.append(data[i][1:3]) else: cord0.append(data[i][1:3]) cord1 = np.array(cord1) cord0 = np.array(cord0) ax.scatter(cord1[:,0],cord1[:,1],c='red') ax.scatter(cord0[:,0],cord0[:,1],c='green') plt.show() if __name__ == "__main__": data,label = loadData() data = np.array(data).astype(np.float64) label = [int(item) for item in label] weight = trainLR(data,label) plotBestFit(weight,data,label)
二、随机梯度上升法
1.学习参数随迭代次数调整,可以缓解参数的高频波动。
2.随机选取样本来更新回归参数,可以减少周期性的波动。
for 循环次数:
for 样本数量:
更新学习速率
随机选取样本
训练
在样本集中删除该样本
代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadData(): labelVec = [] dataMat = [] with open('testSet.txt') as f: for line in f.readlines(): dataMat.append([1.0,line.strip().split()[0],line.strip().split()[1]]) labelVec.append(line.strip().split()[2]) return dataMat,labelVec def Sigmoid(inX): return 1/(1+np.exp(-inX)) def plotBestFit(wei,data,label): if type(wei).__name__ == 'ndarray': weights = wei else: weights = wei.getA() fig = plt.figure(0) ax = fig.add_subplot(111) xxx = np.arange(-3,3,0.1) yyy = - weights[0]/weights[2] - weights[1]/weights[2]*xxx ax.plot(xxx,yyy) cord1 = [] cord0 = [] for i in range(len(label)): if label[i] == 1: cord1.append(data[i][1:3]) else: cord0.append(data[i][1:3]) cord1 = np.array(cord1) cord0 = np.array(cord0) ax.scatter(cord1[:,0],cord1[:,1],c='red') ax.scatter(cord0[:,0],cord0[:,1],c='green') plt.show() def stocGradAscent(dataMat,labelVec,trainLoop): m,n = np.shape(dataMat) w = np.ones((n,1)) for j in range(trainLoop): dataIndex = range(m) for i in range(m): alpha = 4/(i+j+1) + 0.01 randIndex = int(np.random.uniform(0,len(dataIndex))) predict = Sigmoid(np.dot(dataMat[dataIndex[randIndex]],w)) error = predict - labelVec[dataIndex[randIndex]] w = w - alpha*error*dataMat[dataIndex[randIndex]].reshape(n,1) np.delete(dataIndex,randIndex,0) return w if __name__ == "__main__": data,label = loadData() data = np.array(data).astype(np.float64) label = [int(item) for item in label] weight = stocGradAscent(data,label,300) plotBestFit(weight,data,label)
三、编程技巧
1.字符串提取
将字符串中的'\n', ‘\r', ‘\t', ' ‘去除,按空格符划分。
string.strip().split()
2.判断类型
if type(secondTree[value]).__name__ == 'dict':
3.乘法
numpy两个矩阵类型的向量相乘,结果还是一个矩阵
c = a*b c Out[66]: matrix([[ 6.830482]])
两个向量类型的向量相乘,结果为一个二维数组
b Out[80]: array([[ 1.], [ 1.], [ 1.]]) a Out[81]: array([1, 2, 3]) a*b Out[82]: array([[ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.]]) b*a Out[83]: array([[ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.]])
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
暂无评论...
更新日志
2024年10月09日
2024年10月09日
- 【原神】V5.0攻略 | 林尼攻略一图流
- 李翊君.1993-相思的烈酒【上华】【WAV+CUE】
- 古巨基.1998-LEO.KU(国)【千禧年代】【WAV+CUE】
- 郭子.2001-原来你什么都不想要创作集丫滚石】【WAV+CUE】
- 《使命召唤:黑色行动6》新预告公布!10月25日发售
- Atlus《暗喻幻想》媒体评分汇总:高分好评如潮!
- 2024金摇杆奖提名揭晓 《黑神话》角逐最佳视觉设计!
- 群星《新说唱2024 第3期 (上)》[320K/MP3][32.76MB]
- 群星《新说唱2024 第3期 (上)》[FLAC/分轨][95.38MB]
- 群星《新说唱2024 第3期 (下)》[320K/MP3][31.36MB]
- 幻兽帕鲁手游什么时候正式上线 最新消息一览
- 西普大陆BOSS位置盘点 解锁天启纪元玩法
- 西普大陆精灵进阶培养攻略 精灵养成指南
- dnf手游法控法系职业哪个强 dnf手游法控法系职业强度排行
- 魔兽世界血藤护目镜图纸在哪买 wlk血藤护目镜图纸购买位置介绍