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
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)。
文件列表
LogisticRegression.zip
(预估有个7文件)
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
暂无评论