吴恩达机器学习课后习题2：逻辑回归实战与数据集应用

本资源是吴恩达机器学习课程中的编程练习题2：逻辑回归（ProgrammingExercise2: Logistic Regression）。该部分作业旨在让学生熟悉和实践逻辑回归算法，并将其应用于两个不同的数据集。在开始编程之前，强烈建议观看相关的视频讲座并完成关于相关主题的复习问题，以确保对所需知识有深入理解。 在进行练习时，参与者需要下载起始代码（ex2.m），这是一段用Octave/MATLAB编写的脚本，它会逐步指导完成整个练习过程。如果使用的是MATLAB，可能需要使用`cd`命令切换到包含代码的目录。课程网站的"环境设置指南"提供了关于如何安装Octave/MATLAB的指导。 提供的文件包括： 1. **ex2.m**：这个脚本是核心部分，它包含了逻辑回归模型的实现、数据预处理、特征映射（通过`mapFeature.m`函数）、训练过程以及评估性能的关键步骤。参与者需要理解和修改这部分代码，以便正确地执行逻辑回归算法。 2. **ex2reg.m**：这部分脚本可能是后续更高级任务的一部分，可能涉及更复杂的数据处理或模型扩展。 3. **ex2data1.txt** 和 **ex2data2.txt**：两个训练数据集，分别用于第一阶段和第二阶段的训练。参与者需要使用这些数据集训练他们的模型，并在代码中进行相应的读取和处理。 4. **submit.m**：提交脚本，用于将你的解决方案上传到服务器，以便进行自动评分和反馈。 5. **mapFeature.m**：这是一个辅助函数，用于生成多项式特征，这是逻辑回归中常见的特征工程技巧，通过增加特征维度来提高模型的表达能力。 6. **plotDecisionBoundary.m**：这个函数可能用于可视化决策边界，帮助理解和评估模型在数据集上的性能。 在完成这个练习时，学生需要掌握逻辑回归的基本原理，如sigmoid函数、成本函数和梯度下降优化方法。同时，他们还会熟悉如何处理和转换数据，构建和评估分类模型，以及如何使用图形工具来解读模型的性能。此外，通过此练习，学生还将加深对机器学习中数据预处理和模型验证的理解。