2、机器学习实战之逻辑回归

如下代码来自《机器学习实战》，在每行代码后添加了详细的注释，以便理解】python Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数，求解过程能够由最优化算法来完成。在最优化算法中，最经常使用的就是梯度上升，而梯度上升又能够简化为随机梯度上升算法 优势：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高app 从本地导入数据，返回数据特征矩阵和标签向量：do

>>阅读原文<<