# 数据挖掘算法-python实现：Logical回归

sigmoid函数

[python] view plaincopy

```def loadDataSet():
dataMat = []; labelMat = []
fr = open('/Users/hakuri/Desktop/testSet.txt')
lineArr = line.strip().split()
dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
labelMat.append(int(lineArr[2]))
return dataMat,labelMat
def sigmoid(inX):
return 1.0/(1+exp(-inX))  ```

[python] view plaincopy

```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  ```

[[ 4.12414349]

[ 0.48007329]

[-0.6168482 ]]

(本文发布于http://blog.csdn.net/buptgshengod)

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