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Logistic回归系数极大似然估计的计算
&&LOGISTIC
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firth惩罚最大似然估计在logistic回归中解决分离问题时的应用
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机器学习（13）
在讲Logistic回归前，先具体说明一下什么是最大似然估计，可以参考
梯度上升算法的代码如下：
def sigmoid(inX):
return 1.0/(1+exp(-inX))
def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
dataMatrix = mat(dataMatIn)
#convert to NumPy matrix
labelMat = mat(classLabels).transpose() #convert to NumPy matrix
m,n = shape(dataMatrix)
alpha = 0.001
maxCycles = 500
weights = ones((n,1))
for k in range(maxCycles):
#heavy on matrix operations
h = sigmoid(dataMatrix*weights)
#matrix mult
error = (labelMat - h)
#vector subtraction
weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error #matrix mult
return weights
2010年龙星计划课件
《机器学习实战》}