DP机器学习代码

下面是一个简单的DP机器学习代码，用于解决二分类问题：

import numpy as np

class DPClassifier:
    def __init__(self, lr=0.01, n_iterations=1000):
        self.lr = lr
        self.n_iterations = n_iterations
    
    def fit(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y.reshape(-1,1)
        self.n_samples, self.n_features = X.shape
        
        # 初始化权重和偏差
        self.weights = np.zeros((self.n_features, 1))
        self.bias = 0
        
        # 梯度下降算法
        for i in range(self.n_iterations):
            y_pred = self.sigmoid(np.dot(self.X, self.weights) + self.bias)
            
            dw = (1 / self.n_samples) * np.dot(self.X.T, (y_pred - self.y))
            db = (1 / self.n_samples) * np.sum(y_pred - self.y)
            
            self.weights -= self.lr * dw
            self.bias -= self.lr * db
    
    def predict(self, X):
        y_pred = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights) + self.bias)
        y_pred_class = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_pred]
        return np.array(y_pred_class).reshape(-1,1)
    
    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

这个代码实现了一个简单的逻辑回归分类器，使用了梯度下降算法来训练模型。在每次迭代中，计算预测值和真实值之间的误差，并根据该误差更新权重和偏差。最终，使用训练好的模型来进行预测。