吴恩达机器学习ex2

吴恩达机器学习ex2是指吴恩达在其机器学习课程中提供的第二个编程作业，即逻辑回归(Logistic Regression)的实现。这个实现是基于Matlab/Octave完成的。在这个作业中，学生需要根据给定的数据集实现逻辑回归算法，并进行模型训练和预测。

参考黄海广的笔记中的代码示例展示了一种使用Python实现的方法。首先，导入必要的库，包括numpy、pandas、matplotlib和scipy.optimize。然后，根据数据集的特点，初始化变量。代码中cols变量表示数据集的列数，X2表示除了第一列外的所有列的数据，y2表示第一列的数据。接下来，将X2和y2转换为数组类型，并创建一个长度为11的零数组theta2。最后，设定正则化参数为1，计算代价和梯度。

关于具体算法实现的细节，包括代价函数(costreg)和梯度函数(gradientReg)，可以参考实际代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【机器学习】 吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现](https://blog.csdn.net/m0_52427832/article/details/125358227)[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* [吴恩达《机器学习》课后测试Ex2：逻辑回归（详细Python代码注解）](https://blog.csdn.net/qq_44577070/article/details/120644061)[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%"]
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