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python编写Logistic逻辑回归
站长资源 2024/11/26 佚名
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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：

python编写Logistic逻辑回归

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。

python编写Logistic逻辑回归

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。

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这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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