logistic模型python代码，logistic模型函数

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怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

解得拟合函数的系数[a，b，c...d] CODE：根据结果可以看到拟合的效果不错。我们可以通过改变来调整拟合效果。

最小二乘法求出直线拟合公式：y=a+bx，其中，y是因变量，x是自变量，a和b是拟合线的参数。最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

首先选择一个合适的平面。然后将三维点云中的每个点投影到该平面上，得到二维坐标。其次使用最小二乘法拟合这些二维坐标，得到拟合曲线。

例如，f 是一个线型函数 f(x)=k*x+b，那么参数 k 和 b 就是需要确定的值。

这种方法就叫做曲线拟合的最小二乘法。我们新建并打开一个excel表格，在excel中输入或打开要进行最小二乘法拟合的数据。此时按住“shift”键，同时用鼠标左键单击以选择数据。

这条直线应该尽可能的处于样本数据的中心位置。因此，选择最佳拟合曲线的标准可以确定为：使总的拟合误差（即总残差）达到最小。

哥利亚（Gorilla）是一个基于Python语言开发的机器学习库，由Uber公司开发并开源。该库提供了一系列常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，同时也提供了一些高级的功能，比如特征选择、模型优化等。

Goliath读 [go-liath]，中文读法为歌利亚。歌利亚作为男孩的名字是希伯来语，歌利亚的意思是“流放”。圣经：大卫杀了巨人，可能意味着在希伯来语中“揭开”，这是大卫在旧约中被杀的巨人非利士人的名字。

在西方的sj当中有着一个非常著名的典故，这个故事就是《大卫与歌利亚的决斗》，讲述的是一个以弱胜强的故事。不信神的歌利亚是一个典型的希腊英雄形象，而他的部族菲利斯丁人则属于早期希腊文明的遗民。

哥利亚是《圣经》中的著名巨人之一，《圣经》中记载，哥利亚是非利士将军，带兵进攻以色列军队，他拥有无穷的力量，所有人看到他都要退避三舍，不敢应战。

非利士人入侵以色列，非利士人中有一位武士，名叫哥利亚，身高八尺，头戴钢盔，身穿铠甲，力大无穷，在战场上所向披靡，以色列人死伤无数。哥利亚出战40余天，以色列人不敢出战。

男女的身高和体重有着显著的差别，此次Python程序的任务是根据一个人的身高和体重，简单判断他的性别。采用最简单的单层神经网络，logisticregression模型，模型输入一个人身高和体重，判断性别男女。

假设你使用 0 表示男性，1 表示女性。那么，你可以使用 & 运算符来提取性别信息。

在try块中，首先输入学生的姓名、性别和年龄，并对性别和年龄进行了合法性检查。如果输入的性别不是“男”或“女”，或者输入的年龄不在0-120之间，就会抛出ValueError异常，并在except块中打印异常信息。

交叉熵损失函数也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

交叉熵损失函数是一个平滑函数，其本质是信息理论中的交叉熵在分类问题中的应用。

损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。

交叉熵损失函数一般用于分类任务：softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！实际情况证明，交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。

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