逻辑回归的梯度下降算法实现

逻辑回归是一种二分类的机器学习算法，其梯度下降算法的实现如下：

1. 初始化模型参数，包括权重w和偏置b；
2. 根据当前的参数计算模型预测值y_hat，使用sigmoid函数将预测值限制在0到1之间；
3. 根据预测值y_hat和真实值y计算损失函数，常用的损失函数为交叉熵损失函数；
4. 计算损失函数对参数的梯度，即dw和db；
5. 使用梯度下降算法不断更新参数，直到收敛为止，更新公式如下：
w = w - learning_rate * dw
b = b - learning_rate * db

其中，learning_rate为学习率，控制每次参数更新的步长。

相关问题

逻辑回归梯度下降算法

逻辑回归梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解逻辑回归模型的参数。梯度下降法是一种阶优化方法，可以用于求解无约束优化问题。在逻辑回归中，我们通过最小化目标函数J(θ)来找到最佳的模型参数θ。梯度下降法的公式可以用于更新参数θ，从而逐步逼近最小值。

逻辑回归梯度下降法包括批量梯度下降法和随机梯度下降法。批量梯度下降法在每一次迭代中都使用训练集的所有样本来计算梯度，并更新参数θ。随机梯度下降法在每一次迭代中只使用训练集中的部分样本来计算梯度，并更新参数θ。相比之下，随机梯度下降法的计算效率更高，但可能会导致模型参数的不稳定。

逻辑回归梯度下降算法的目标是最小化目标函数J(θ)，对于二分类逻辑回归，可以使用sigmoid函数将线性模型的输出转化为概率值。然后使用最大似然估计的方法，通过最小化负对数似然函数来求解最佳的模型参数θ。

这个过程中，我们需要计算目标函数J(θ)关于参数θ的梯度，然后使用梯度的反方向进行参数的更新。重复这个过程，直到达到收敛条件或达到最大迭代次数。

总结来说，逻辑回归梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解逻辑回归模型的参数。它通过最小化目标函数J(θ)，利用梯度的反方向逐步逼近最小值。批量梯度下降法和随机梯度下降法是两种常见的实现方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归及梯度下降法](https://blog.csdn.net/shuqing1996/article/details/88081786)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [[飞桨机器学习]逻辑回归（六种梯度下降方式）](https://blog.csdn.net/chenqianhe2/article/details/115009758)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [A simple BP Neural Network example 一个简单的运用了梯度下降算法的神经网络例子.zip](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88253004)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

逻辑回归梯度下降算法python实战

逻辑回归是一种常用的分类算法，梯度下降是逻辑回归中常用的优化算法之一。下面是一个使用Python实现逻辑回归梯度下降算法的示例代码：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    """Sigmoid函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate):
    """逻辑回归梯度下降算法"""
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    
    for iteration in range(num_iterations):
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)
        gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m
        theta -= learning_rate * gradient
    
    return theta

# 使用示例数据进行训练
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([0, 0, 1])
num_iterations = 1000
learning_rate = 0.1

theta = logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate)
print("训练得到的参数theta:", theta)