机器学习多项式拟合正弦函数、GMM、逻辑回归期末考试题+实验报告+源码（大作业）.zip

【资源说明】 机器学习多项式拟合正弦函数、GMM、逻辑回归期末考试题+实验报告+源码（大作业）.zip 1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)正在做课程设计、期末大作业和毕设项目的学生下载使用，当然也适合小白学习进阶、作为项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 一、实验目的 理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。 二、实验要求及实验环境 实验要求 实现两种损失函数的参数估计（1.无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。 验证： 1. 可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法。考察类条件分布不满足朴素贝叶斯假 设，会得到什么样的结果。 2. 逻辑回归有广泛的用处，例如广告预测。可以到UCI网站上，找一实际数据加以测试。 实验环境 windows64，pycharm，python3.0，anaconda 三、设计思想（本程序中的用到的主要算法及数据结构） 逻辑回归 逻辑回归是一种经