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批量梯度下降法求解逻辑回归分类器的回归系数

[编程题]批量梯度下降法求解逻辑回归分类器的回归系数

有若干个样本点，每个点包含2个数值型特征X1和X2及其对应的二分类标签Y。

请采用批量梯度下降法找到Logistic回归分类器在此数据集上的最佳回归系数向量Theta。

第一行输入是样本数量。
之后的行是样本数据集，有3列数值用逗号隔开，分别表示特征X1、特征X2、分类Y。

部分数据示例如下：
50
-0.752157,6.538620,0
-1.322371,7.152853,0
...,...,...
-1.099458,1.688274,1

梯度下降法解出的一组Logistic回归系数，数组格式，每个数字要求保留4位小数

示例1

输入

6
0.677983,2.556666,1
0.761349,10.693862,0
-2.168791,0.143632,1
1.388610,9.341997,0
0.317029,14.739025,0
-0.783277,11.009725,0

[1.2952, 0.3814, -0.4767]

设定参数alpha = 0.001，最大迭代次数maxIter = 500

算法知识视频讲解

牛客908010274号

这个是要自己写模型吗。。。

发表于 2021-08-30 18:43:38 回复(0)

pein531

这个题是真难AC，用给的case做模型训练很难收敛。根据我的测试，页面上这个例子如果初始化模型参数为全1向量，迭代3000步能得到和答案差不多的结果（前3位小数相同），迭代500步的结果和答案相差巨大，而且如果不用全1向量对模型参数进行初始化又会有巨大的改变。

编辑于 2021-01-21 10:54:26 回复(0)

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算法工程师途虎 2021

来自：途虎养车2023秋招算...

上传者：小小

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