Я знаю, что этот вопрос задавался раньше, но ответ предоставлен в Логистическая регрессия в Джулии использование Optim.jl больше не работает. Мой код выглядит так....
sigmoid(x) = 1 ./ (1 .+ exp.(-x));
function costfunction(θ,X,y)
m = length(y);
J = 0;
grad = zeros(size(θ));
c(X,i,θ)=sigmoid(θ[1]+X[i,2]*θ[2]+X[i,3]*θ[3]);
for i in 1:m
d = c(X,i,θ);
J += y[i]==0 ? (-log(1-d)) : (-log(d));
end
J/=m;
for i in 1 : length(θ)
for j in 1:m
grad[i] += (c(X,j,θ) - y[j])*X[j,i];
end
grad[i]/=m;
end
return J,grad;
end
cost, grad! = costfunction(initial_theta,X,y);
res = optimize(cost, grad!, , method = ConjugateGradient(), iterations = 1000); `
initial_theta равно [0,0,0]
X - это DataFrame 99x3 (первый столбец - 1), y - вектор с 99 элементами.
Как найти тета для минимизированной функции с помощью Optim.jl?
optimize
, должен быть функцией. - person phipsgabler   schedule 30.03.2020