Andrew Ng Machine Learning——Work(Two)——Logistic regression——Regularized(Based on Python 3.7)
Python 3.7
所用数据集链接：正则化逻辑回归所用数据（ex2data2.txt),提取码：c3yy
一样，先进包：
import numpy as np
# 处理数据，尤其是矩阵或数组
import pandas as pd
# 读取数据，转换格式
import matplotlib.pyplot as plt
# 画图
import scipy.optimize as opt
# 高级优化函数
1.1 Load data
读取数据，代码如下:
def load_data(path):
# 定义函数，传入参数path
data=pd.read_csv(path,header=None,names=['test1','test2','accept'])
# 读取命令，读取path指定文件，并关闭默认索引，将列索引命名为names中内容
return data,data.head(),data.describe()
# 其中data.head()为头文件，也即简单描述data的文件，data.describe()返沪data的统计信息（均值，方差等等）
data,data_head,data_describe=load_data('ex2data2.txt')
print(data_head)
print(data_describe)
# 查看
输出如下：
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作者：AI小小白
