Regularized logistic regression :  plot data(画样本图)

ex2data2.txt

0.051267,0.69956,1
-0.092742,0.68494,1
-0.21371,0.69225,1
-0.375,0.50219,1
-0.51325,0.46564,1
-0.52477,0.2098,1
-0.39804,0.034357,1
-0.30588,-0.19225,1
0.016705,-0.40424,1
0.13191,-0.51389,1
0.38537,-0.56506,1
...........................

ex2_reg.m

%% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression
%
% Instructions
% ------------
%
% This file contains code that helps you get started on the second part
% of the exercise which covers regularization with logistic regression.
%
% You will need to complete the following functions in this exericse:
%
% sigmoid.m
% costFunction.m
% predict.m
% costFunctionReg.m
%
% For this exercise, you will not need to change any code in this file,
% or any other files other than those mentioned above.
%

%% Initialization
clear ; close all; clc  (clear: Clear variables and functions from memory; close: close figure;  clc: Clear command window.)

%% Load Data
% The first two columns contains the X values and the third column
% contains the label (y).

data = load('ex2data2.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3);

plotData(X, y);   %调用下面的plotData.m里面的函数plotData(X,y)

% Put some labels
hold on;

% Labels and Legend
xlabel('Microchip Test 1')
ylabel('Microchip Test 2')

% Specified in plot order
legend('y = 1', 'y = 0')
hold off;

plotData.m文件

function plotData(X, y)  (在文件的开头应写上新定义的function,文件的名称(plotData.m)中的plotData应与function的名称一至)

%PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure 
% PLOTDATA(x,y) plots the data points with + for the positive examples
% and o for the negative examples. X is assumed to be a Mx2 matrix.

% Create New Figure
figure; hold on; (figure:创建一个figure 窗口)

% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Plot the positive and negative examples on a
% 2D plot, using the option 'k+' for the positive
% examples and 'ko' for the negative examples.
%
% Find indices of positive and negative example
pos = find(y==1); neg = find(y==0); (返回所有y==1的点的线性序列(linear indices (如上述data则返回(1,2,3,4,5,6...)))

%plot example
plot(X(pos,1), X(pos,2), 'k+', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7); (将相应序列对应的X矩阵的元素画出(如第4行的第一列的值做为x轴的值,第4行的第二列的值做为y轴的值);  k+表示线的颜色为黑色,形状为+; MarkerSize 表示+形状的大小 )
plot(X(neg,1), X(neg,2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'y', 'MarkerSize', 7); (MarkerFaceColor: 表示填充在o里面的颜色为黄色)

% =========================================================================  

hold off;

end  (表示plotData(X, y)函数的结束)

matlab(6) Regularized logistic regression : plot data(画样本图)的更多相关文章

  1. matlab(7) Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg

    Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg ex2_reg.m文件中的部分内容 %% == ...

  2. matlab(8) Regularized logistic regression : 不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响,对应不同的decision boundary\ 预测新的值和计算模型的精度predict.m

    不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accur ...

  3. machine learning(15) --Regularization:Regularized logistic regression

    Regularization:Regularized logistic regression without regularization 当features很多时会出现overfitting现象,图 ...

  4. Regularized logistic regression

    要解决的问题是,给出了具有2个特征的一堆训练数据集,从该数据的分布可以看出它们并不是非常线性可分的,因此很有必要用更高阶的特征来模拟.例如本程序中个就用到了特征值的6次方来求解. Data To be ...

  5. 编程作业2.2:Regularized Logistic regression

    题目 在本部分的练习中,您将使用正则化的Logistic回归模型来预测一个制造工厂的微芯片是否通过质量保证(QA),在QA过程中,每个芯片都会经过各种测试来保证它可以正常运行.假设你是这个工厂的产品经 ...

  6. 吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)

    针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数

  7. Andrew Ng机器学习编程作业:Logistic Regression

    编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大 ...

  8. Machine Learning - 第3周(Logistic Regression、Regularization)

    Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might u ...

  9. week3编程作业: Logistic Regression中一些难点的解读

    %% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you wi ...

随机推荐

  1. C语言中malloc、free和new、delete的用法和区别

    很多学过C的人对malloc都不是很了解,知道使用malloc要加头文件,知道malloc是分配一块连续的内存,知道和free函数是一起用的.但是但是: 一部分人还是将:malloc当作系统所提供的或 ...

  2. hdoj4099(字典树+高精度)

    题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-4099 题意:给T组询问,每个询问为一个字符串(长度<=40),求以该字符串为开始的fibonacci数列的第一个元素的 ...

  3. [转帖]HBase详解(很全面)

    HBase详解(很全面) very long story 简单看了一遍 很多不明白的地方.. 2018-06-08 16:12:32 卢子墨 阅读数 34857更多 分类专栏: HBase   [转自 ...

  4. git的快速入门

    Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统(注意,仅仅是一个程序,而不是正真意义上的系统). Why为什么需要版本控制? 场景1:大学毕业前夕,你在完成毕业论文,初稿A写好了,找老师修改,老师提出意 ...

  5. C++开发新版本vs使用旧版本vs编译的静态库动态库

    关于vs潜在的升级问题概述 (Visual C++)查看官网的介绍:潜在的升级问题概述 (Visual C++).主要问题: 1. 如果使用 /GL(全程序优化)进行编译,则生成的对象文件只能使用生成 ...

  6. Red Hat操作系统的安装

    1.双击打开VMware虚拟机 2.以下是打开后的界面,点击“创建新的虚拟机” 3.出现新建虚拟机的导向,选择“自定义” 3.选择虚拟机硬件兼容性,使用默认Workstation 12.0就可以 4. ...

  7. Python习题001

    作业1 * 用条件语句写一个BMI(体重除以身高的平方)指数* 低于18.5:过轻* 18.5 - 25 正常* 25 - 28 过重* 28 - 32 肥胖* 高于32 严重肥胖 weight = ...

  8. PAT(B) 1094 谷歌的招聘(Java)

    题目链接:1094 谷歌的招聘 (20 point(s)) 题目描述 2004 年 7 月,谷歌在硅谷的 101 号公路边竖立了一块巨大的广告牌(如下图)用于招聘.内容超级简单,就是一个以 .com ...

  9. 2、C语言实现通讯录

    main函数入口: //test.c #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #includ ...

  10. Python复习笔记01

    (1)计算机常识 计算机:硬件(运算器,控制器,存储器,输入设备,输出设备)软件 (系统软件, 应用软件) 二进制 整数存储 文件单 位换算 1Byte = 8bit 1KB = 1024Byte 1 ...