根据给定数据集（存放在data1.txt文件中，二分类数据），编码实现基于梯度下降的Logistic回归算法，并画出决策边界

好的，让我来回答你的问题。以下是基于梯度下降的Logistic回归算法的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = np.loadtxt('data1.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 定义损失函数
def cost_function(theta, X, y):
    m = len(y)
    h = sigmoid(X @ theta)
    J = -1/m * (y @ np.log(h) + (1-y) @ np.log(1-h))
    grad = 1/m * X.T @ (h - y)
    return J, grad

# 初始化参数
m, n = X.shape
X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))
initial_theta = np.zeros(n+1)

# 计算损失函数和梯度
cost, grad = cost_function(initial_theta, X, y)

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    J_history = []
    for i in range(num_iters):
        cost, grad = cost_function(theta, X, y)
        theta = theta - alpha * grad
        J_history.append(cost)
    return theta, J_history

# 运行梯度下降算法
theta, J_history = gradient_descent(X, y, initial_theta, 0.01, 1000)

# 画出决策边界
plt.scatter(X[:, 1], X[:, 2], c=y)
x1_min, x1_max = X[:,1].min(), X[:,1].max(),
x2_min, x2_max = X[:,2].min(), X[:,2].max(),
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max))
h = sigmoid(np.c_[np.ones((xx1.ravel().shape[0],1)), xx1.ravel(), xx2.ravel()].dot(theta))
h = h.reshape(xx1.shape)
plt.contour(xx1, xx2, h, [0.5], linewidths=1, colors='b')
plt.show()

这段代码可以读取名为data1.txt的二分类数据集，实现基于梯度下降的Logistic回归算法，并画出决策边界。如果你有任何问题，请随时问我。