python实现梯度下降和逻辑回归

梯度下降算法是一个很基本的算法,在机器学习和优化中有着非常重要的作用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python实现梯度下降法的相关资料,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看

python写的逻辑回归和线性回归做iris分类,在spyder中运行通过,希望对有兴趣的同学有用。 代码中给出了注释。

代码实现了在手写识别95%以上情况下，使用FGSM和PGD方法梯度攻击后，识别率降到0.1%以下。主要实现过程参见本人博客文档，可以自己复现了解下实现过程。

随机梯度下降算法SDG的MATLAB实现，数据集可到UCI数据库里下载

梯度下降C++的简单实现，没有做优化，包含源码，可执行程序以及测试集、训练集和结果。

bp神经网络的应用日益广泛，而梯度下降算法更是重要的算法。

主要介绍了python编写Logistic逻辑回归的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python逻辑回归模型

内含有逻辑回归的源代码是数据集，使用Python3编码，有封装好的逻辑回归所需要的各种函数，适合新手学习。

logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病