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1、逻辑回归题目计算逻辑回归是一种分类算法，也被称为对数几率回归。它使用和回归类似的方法来解决分类问题。在逻辑回归中，我们首先得到一个预测值，然后通过将该值映射到SignIOid函数中，完成由值到概率的转换，即分类任务。具体步骤如下：1 .公式准备：假设对于二分类任务，目标函数可以整合为Y=I只有当h(x)=lhtheta(x)=lh(x)=l,即输出值为1时保留(h(x)y(l-h(x)by只有当h。(x)=0htheta(x)=0h(x)=0,即输出值为O时保留(1-hO(x)l-y(h(x)y(l-h(x)o假设每个样本为i,特性数为j,可以得到目标函数：J(O)=-Imi=lmy(i)lo
2、g,三(h(x(i)(l-y(i)logS(l-h(x(i)J(theta)=-frac1msum-i=lmy(i)log(htheta(x(i)+(l-y(i)log(l-htheta(x(i)J()=-mli=lmyilog(h(xi)+(l-yi)log(l-h(xi)其中，In是样本数。2 .求导过程：对于J()J(theta)J(),XijXijXij为第i个样本的第j个特性，对其求导，令导数为0,可得：XijXj=j-yixjX_ijX_j=theta_j-y_ix_jXijXj=j-yixjo3 .学习率调整：利用得到的公式，逐一更新0参数：j-j+i=lmXij-yixjtheta_j=theta_j+alphasum_i=lmX_ij-y_ix_jj=j+mi=lmXij-yixjo其中，alphaa为学习率。4*迭代计算*：重复步骤2和3,直到满足终止条件（如连续迭代次数、误差值等）。以上是逻辑回归计算的基本步骤。在实际应用中，可能还需要进行数据预处理、特征选择、模型评估等步骤。此外，也可以使用各种优化算法（如梯度下降、随机梯度下降等）来加快计算速度并提高模型的准确性。
