逻辑回归matlab代码

以下是一个简单的逻辑回归的 Matlab 代码示例：

% 定义训练数据
X = [0.5, 0.7, 1.2, 1.4, 1.7, 2.0, 2.5, 2.7, 3.0, 3.5];
Y = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1];

% 定义 sigmoid 函数
sigmoid = @(z) 1 ./ (1 + exp(-z));

% 初始化参数
theta = [0, 0];

% 定义代价函数
J = @(theta) (-1 / length(Y)) * sum(Y .* log(sigmoid(X * theta')) + (1 - Y) .* log(1 - sigmoid(X * theta')));

% 定义梯度下降函数
alpha = 0.1;
num_iters = 100;

for i = 1:num_iters
    theta = theta - alpha * (1 / length(Y)) * sum((sigmoid(X * theta') - Y) .* X);
end

% 打印最终参数
theta

此代码实现了一个简单的逻辑回归模型，通过梯度下降方法求解参数 theta，最终输出得到的参数。注意，此代码仅用于演示逻辑回归的基本原理，实际应用中需要更加复杂的模型和优化算法。

相关问题

多元逻辑回归matlab代码

对于多元逻辑回归的Matlab代码，可以使用以下代码实现：

% Load saved matrices from file
load('ex3data1.mat');
% The matrices X and y will now be in your MATLAB environment

% Add bias term to X
X = [ones(size(X, 1), 1), X];

% Set initial parameters
num_labels = 10; % Number of labels (digits)
lambda = 1; % Regularization parameter
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1); % Initial parameters

% Use fmincg function to optimize cost function
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 50);
 = fmincg(@(t)(lrCostFunction(t, X, y, lambda)), initial_theta, options);

% Predict the labels for training set
pred = predict(theta, X);

% Accuracy
accuracy = mean(double(pred == y)) * 100;
fprintf('Training set accuracy: %f%%\n', accuracy);

这段代码首先加载了保存的数据集（X和y），然后为X添加偏置项。接下来，设定了一些初始参数，包括标签的数量（num_labels），正则化参数（lambda）和初始参数（initial_theta）。然后使用fmincg函数来优化代价函数，通过最小化代价函数来学习参数（theta）。最后，使用学习到的参数对训练集进行预测，并计算准确率。

请注意，上述代码中的`lrCostFunction`和`predict`函数是需要根据具体的逻辑回归模型进行实现的。这里只提供了一个框架示例，具体实现需要根据实际情况进行调整。

：MINST的手写数字数据库
：感知机算法
：逻辑斯蒂回归模型<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习：使用matlab实现逻辑回归解决数字识别（多元分类）问题](https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122643694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [逻辑斯蒂回归 matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_46257458/article/details/115791362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

逻辑回归matlab代码实现

逻辑回归的MATLAB代码实现如下:

XX = xlsread('训练数据.xls'); % 读取训练数据（包含训练样本XX及对应的标签y）
X = XX(:, 1:2); % 从训练数据中找出训练样本X
X = [X ones(10, 1)]; % 生成符合逻辑回归模型的X（加上逻辑回归模型中的常数项）
y = XX(:, 3); % 从训练数据中找出训练样本X对应的标签y
W = rand(3, 1); % 初始化逻辑回归系数W
T = 0; % 循环次数
sign = 1; % 循环进行标志
lr = 0.1; % 设定梯度下降学习速率（采用固定学习速率的梯度下降法）

% 循环
while (sign == 1)
    P = sigmf(X * W, [1 0]); % 求逻辑回归模型输出值P
    LW = X' * (P - y); % 求梯度LW
    if (norm(LW) <= 0.001) || (T >= 150000) % 循环结束条件
        sign = 0;
    else
        sign = 1;
        T = T + 1;
        W = W - (lr) * (LW); % 梯度更新
    end
end

% 最终求得的逻辑回归系数
W = [0.7938; -2.2932; 12.1551]

% 绘制逻辑回归分类界线
x1 = -2.5:0.1:2;
x2 = ((-W(1)/W(2)) * x1) - (W(3)/W(2));
plot(x1, x2, 'r');

% 在此逻辑回归系数下，训练样本X在此逻辑回归模型中的输出为：