编程作业2：逻辑回归（吴恩达课程）。

简介：
文章目录 编程作业2：逻辑回归（logistic_regression） 1. 数据准备：首先，我们需要收集并整理用于训练和评估模型的历史数据，包括学生两次考试成绩等相关信息。 2. Sigmoid 函数：为了将线性组合的结果转换为概率值，我们将使用Sigmoid函数，它能够将任何实数映射到0到1之间的范围。 3. 代价函数（cost function）：接下来，我们将定义一个代价函数来衡量模型预测结果与实际结果之间的差距，并指导参数调整的方向。 4. 梯度下降（gradient descent）：通过梯度下降算法，我们能够迭代地更新模型的参数，以最小化代价函数的值。 5. 参数拟合：利用准备好的训练数据集，我们将在梯度下降的指导下逐步调整模型的参数θ0、θ1和θ2，从而使模型能够更好地拟合数据。 6. 基于训练集的数据预测与验证：在参数拟合完成后，我们将使用训练集的数据来预测新的学生是否会被大学录取，并通过验证集来评估模型的泛化能力。 7. 决策边界的寻找：模型在学习过程中会找到一个最佳的决策边界，用于区分被录取和未被录取的学生。 8. 推导：最后, 我们将推导逻辑回归模型中的数学公式, 从而明确地求解出三个参数 θ0, θ1, θ2。 逻辑回归（logistic_regression）推荐运行环境：Python 3.6 建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。该模型基于两次考试的结果来评估每个申请人的录取机会。利用以往申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集进行python实现。 目标：构建一个分类器（即确定三个参数 θ0, θ1, θ2），从而确定每个学生的录取概率或最终决定是否录取该学生。