用Python手动实现逻辑回归与Softmax回归(代码) 🐍💻📝
科技
2025-02-25 18:50:35
导读 在数据科学和机器学习领域,逻辑回归和Softmax回归是两种非常重要的算法,它们在分类问题中有着广泛的应用。今天,我们将一起动手用Python
在数据科学和机器学习领域,逻辑回归和Softmax回归是两种非常重要的算法,它们在分类问题中有着广泛的应用。今天,我们将一起动手用Python来实现这两种算法,从零开始理解其背后的数学原理和逻辑。🚀
首先,让我们了解一下逻辑回归。尽管名字中有“回归”二字,但它实际上是一种用于解决二分类问题的算法。通过构建一个线性模型,并使用Sigmoid函数将输出映射到0到1之间,我们可以得到样本属于某一类的概率。🎯
接下来,我们转向Softmax回归,它实际上是逻辑回归的一种扩展,用于处理多分类问题。通过Softmax函数,我们可以将多个线性模型的输出转换为概率分布,从而确定样本属于各类别的概率。📚
在这个过程中,我们将使用Python编写代码来实现这些算法,同时也会探讨如何使用梯度下降法来优化模型参数。👩💻
最后,我们将通过一些示例数据集来测试我们的实现,看看我们的模型是否能够准确地进行分类预测。📊
通过这次实践,相信你不仅能加深对逻辑回归和Softmax回归的理解,还能提升自己的编程能力。🌟
Python 机器学习 逻辑回归 Softmax 代码实现
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