Pythonでロジスティック回帰分析

Question

現在機械学習を勉強し始めたものです。Pythonでのロジスティック回帰分析で二つのパラメータの推定値を勾配上昇法、ニュートンラフソン法で最尤推定するプログラムを作成したいのですがどのように実装すればよいのかがわかりません。
データは(x, y) = (0.02, 1), (0.80, 1), (0.09, 0),... のように5000個ほど与えられています。

Answer 1

質問が抽象的なので回答が一般論となることを許してください。

質問に記載されていることを実現する際のポイントは3つです。
1.ロジスティック回帰の定式化と実装
2.コスト関数をあたる尤度の定式化と実装
3.勾配上昇法、ニュートンラフソン法のアルゴリズムの定式化と実装

やりたいことは、
与えられた説明変数を1によって解を出す
上記の結果を2を用いて評価する
評価結果を前提に3を使ってパラメーターを更新する　　
を所定の回数繰り返す、ということです。

よって、「どのように実装するかわからない」のであれば、まず、1～3を実装してパラメーター更新の繰り返し処理を実装してくださいが答えになるかと思います