我希望有一个人可以帮助我。我从头开始实现了逻辑回归（所以没有库，除了 Python 中的 numpy）。
I used MNIST 数据集 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/作为输入，并决定尝试（因为我正在进行二进制分类）仅对两个数字进行测试：1 和 2。我的代码可以在这里找到
https://github.com/michelucci/Logistic-Regression-Explained/blob/master/MNIST%20with%20Logistic%20Regression%20from%20scratch.ipynb https://github.com/michelucci/Logistic-Regression-Explained/blob/master/MNIST%20with%20Logistic%20Regression%20from%20scratch.ipynb
笔记本应该在安装了必要库的任何系统上运行。
不知怎的，我的成本函数没有收敛。我收到错误，因为我的 A（我的 sigmoid）变得等于 1，因为 z 变得非常大。
我尝试了一切，但没有看到我的错误。如果我错过了一些明显的事情，有人可以看一下并告诉我吗？这里的重点不是获得高精度。让模型收敛到某个东西；）
提前致谢，翁贝托
我读了你的代码。一切看起来都很好。唯一的问题是你的学习率很高。我知道0.005是一个很小的数字，但在这种情况下它对于算法收敛来说太高了。从成本的增加就可以看出这一点。成本会下降一段时间，然后很快就会开始变成负数。这个想法是让成本接近于零。这里负数并不意味着成本较小。你必须看到其规模。我用了0.000008作为学习率并且效果很好。
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