返回信息流平时发帖比较少，操作失误请见谅~~~
楼主申请的是美团的图像算法岗，可惜太渣了，最后一道梯度下降法不知道怎么做，来论坛求助
题目如下：(上传了照片，不知道能不能显示)
使用梯度下降法，简单实现逻辑回归logistic regression的求解，逻辑回归的优化目标函数为min L(w,b)=0.5*lambda*w'*w+1/n*sum{log(1+exp(-yi*(w'*xi+b)))},参数lambda是二范数正则项的系数，权重w和样本xi是d维的列向量，w'表示向量w的转置，b是标量偏差项，yi是样本标签+1或-1，n是样本数量，sum表示求和，下标i=0,1,....,n-1。实现如下函数，输入参数n表示样本数量，d表示向量维数，X[n*d]表示n个样本向量，每连续d个浮点数代表一个样本，y[n]表示n个样本标签，lambda表示正则项的系数，输出参数wb[d+1]表示解向量[w b],最后一个浮点数代表偏差项b，返回wb指针。wb可以初始化为0向量，要求输出wb保留3位有效小数，即wb[i]=int(1000.0f*wb[i])/1000.0f.提示，可取迭代步长为u，迭代10000次，可收敛到所有测试用例的最优解。
c语言实现。
float* tra_in_logistic_regression(int n,int d,float* X,int *y,float lam,float *wb){
}
请各位大神指导~~
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #16932同步于 2015/9/19
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ML_DM机器人发帖
美团笔试题求解
awkwardgirl
2015/9/19镜像同步12 回复
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9 条回复
(1)对目标函数求偏导，确定梯度下降的更新公式（见下图，希望没算错）
(2)批梯度下降的c的代码见下面（没跑过，不知道有没有语法错误，逻辑我相信是对的），题目的意思应该是批梯度下降，不过随机梯度下降写起来更容易点
最后想问一句，选项里有python，楼主为什么不选，c写这种运算的代码好DT
【 在 awkwardgirl 的大作中提到: 】
: 平时发帖比较少，操作失误请见谅~~~
: 楼主申请的是美团的图像算法岗，可惜太渣了，最后一道梯度下降法不知道怎么做，来论坛求助
: 题目如下：(上传了照片，不知道能不能显示)
: ...................
哇，有人回复了，好激动，昨天发完贴，用手机刷了几遍，木有看到动静，今天上来就有人回复了，谢谢这位大神。
由于露珠用c/c++比较多，python才用过半年，不是很熟练，所以潜意思就选了c语言（主要原因还是自己比较渣吧）。
程序还没有验证，等我验证了，再回复你。
【 在 LJ10211289 的大作中提到: 】
: (1)对目标函数求偏导，确定梯度下降的更新公式（见下图，希望没算错）
: [upload=1][/upload]
: (2)批梯度下降的c的代码见下面（没跑过，不知道有没有语法错误，逻辑我相信是对的），题目的意思应该是批梯度下降，不过随机梯度下降写起来更容易点
: ...................
有吗？求偏导过程中分子分母同除exp(-y_i * (w' * x_i + b))，就变成没有负号的这样形式了
【 在 wujackjack 的大作中提到: 】
: 沙发求的梯度好像有点错误。。。分子那缺一个 exp(-y_i * (w' * x_i + b))， 分母那y_i前缺一个负号
我觉得目标函数没什么错啊，就是最典型的cross entropy error加上规则化项
【 在 gogotian 的大作中提到: 】
: 我怎么看着这目标函数不对呢
: 发自「贵邮」