如何用python列表进行数据拟合 python怎么实现逻辑回归的梯度下降法？
python怎么实现逻辑回归的梯度下降法？
这个很简单，哪怕Python的scikit-learn库可以提供了易于使用和高效稳定的LogisticRegression类，但我们自己在用NumPy创建自己的实现，可以不好地再理解逻辑回归算法。
资料集
我们将不使用Iris数据集，它包涵3个类别，每个类别有50个实例，其中每个类别都可以表示一种鸢尾花植物。为更简练目标，我们仅可以介绍前两个特征，而且我们简单啊可以使用其中两个分类，因为这是个二分类模型。
数据分析（数据挖掘）与计算机视觉哪个领域对数学要求更高？
个人觉得是数据分析吧，对计算机视觉不太比较熟悉。数据分析要很多数学课和统计类课。在很多人印象里统计学就以及在数学里，反正不是，我们国家在08年的时候统计出来就已经从数学召出，统计和数学现在是互相垂直的，全是一级学科。
数据分析反正和统计类课程和更相关，要很多的统计类课程，像概率论，数理统计，多元统计分析，回归分析，时间序列，统计数据与机器学习等。
数据分析的方向也有很多，例如有做算法的，也有做视频处理的等等。数学或者说统计类课程才能学好了，再据方向选择类型需要的计算机课程就好，肯定不同的课程不需要的数学基础和计算机课程是有不同的。像我们系的信息与计算科学专业，正在进行专业改革，在学生实习的时候，提出几个方向，相同的方向，培训吧相同的课程，你选择自己弓术的和感兴趣。这样，既依靠了自己大学期间打下的数学基础和计算机方面的严格的逻辑训练，又根据社会的需要通过了培训，效果还是不错的，至少从就业方面看肯定。
好多人有个误区，既然这样的，我真接去社会培训机构培训就再说，干嘛啊上大学？上大学而且叫你怎摸做，不可忽视告诉你为什么不？只不过新的语言不停再次出现，越新的需要越低级，初级好用，但坏处是什么呢？就是好多时候可不知道我想知道为什么。你只清楚一块一块的。但每一块内部是什么，不所了解。比如，很简单降序排列，在Python里个函数就利用了，但怎么实现程序的可不知道。大学的课程那就是训练训练这个的，说说我们为么，诸如排序可以用泡声法。明白了为么问题发生变化之后我们同样这个可以解决。我都觉得这才是大学最有用的作用。
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