对数几率回归求解算法用牛顿法matlab代码

对数几率回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。牛顿法（Newton's Method）是一种优化算法，可以用于求解对数几率回归的参数。

下面是使用牛顿法求解对数几率回归的 MATLAB 代码示例：

% 定义对数几率回归的目标函数
function [J, grad, H] = logisticRegression(theta, X, y)
    m = length(y);
    h = sigmoid(X * theta);
    J = (-1/m) * sum(y .* log(h) + (1-y) .* log(1-h));
    grad = (1/m) * X' * (h - y);
    H = (1/m) * X' * diag(h) * diag(1-h) * X;
end

% 定义 sigmoid 函数
function g = sigmoid(z)
    g = 1 ./ (1 + exp(-z));
end

% 初始化参数
theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 使用牛顿法求解对数几率回归的参数
for iter = 1:num_iters
    [J, grad, H] = logisticRegression(theta, X, y);
    theta = theta - H \ grad;
end

在上述代码中，`logisticRegression` 函数定义了对数几率回归的目标函数，其中 `theta` 是待求解的参数，`X` 是输入特征矩阵，`y` 是标签向量。函数返回目标函数值 `J`、梯度向量 `grad` 和海森矩阵 `H`。

`sigmoid` 函数用于计算 sigmoid 函数的值。

在主程序中，首先初始化参数 `theta`，然后使用牛顿法迭代更新参数，直到达到指定的迭代次数 `num_iters`。每次迭代都调用 `logisticRegression` 函数计算目标函数值、梯度和海森矩阵，并更新参数 `theta`。

希望以上代码能够帮助到你！如果还有其他问题，请继续提问。