三种优化算法实现根据两门成绩判断学生能否录取的logistic应用

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文件名称：三种优化算法实现根据两门成绩判断学生能否录取的logistic应用

文件大小：12KB

文件格式：ZIP

更新时间：2023-07-22 15:44:52

logistic回归 机器学习 python

用三种优化方法实现logistic回归的应用，根据学生的两门成绩，判断是否能录取。采用梯度下降法（GD），随机梯度下降法（SGD）和牛顿法（Newton）三种优化方法，绘制动态迭代图，可以动态观察决策结果以及损失函数的收敛过程。数据集和三种算法的代码均打包在一起，采用Jupyter Notebook编写（python）。

【文件预览】：
LogisticRegression
----Standard-GD.ipynb(4KB)
----GD_logistic.ipynb(7KB)
----SGD-logistic.ipynb(4KB)
----ex4Data()
--------ex4x.dat(3KB)
--------ex4y.dat(1KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------GD_logistic-checkpoint.ipynb(7KB)
----Newton_logistic.ipynb(4KB)