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##================ Part 0: Reading data and plotting ==================#
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import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('ex2data2.txt')
X = np.vstack([data.x1,data.x2]).T
y = data.y
import matplotlib.pyplot as plt
import plot_utils
print 'Plotting data with green circle indicating (y=1) examples and red circle indicating (y=0) examples ...'
plot_utils.plot_twoclass_data(X,y,'Chip Test 1', 'Chip Test 2',['y=0','y=1'])
plt.savefig('fig3.pdf')
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##================ Part 1: Compute cost and gradient ==================#
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# map the features in ex2data2.txt into a pth order polynomial
import sklearn
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# Map X onto polynomial features and normalize
p = 6
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# Unregularized logistic regression
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##================ Part 0: Reading data and plotting ==================#
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data = pd.read_csv('ex1data1.txt')
X = np.vstack([data.x1,data.x2]).T
y = data.y
import matplotlib.pyplot as plt
import plot_utils
print 'Plotting data with green circle indicating (y=1) examples and red circle indicating (y=0) examples ...'
plot_utils.plot_twoclass_data(X,y,'Exam 1 score', 'Exam 2 score',['Not Admitted','Admitted'])
plt.savefig('fig1.pdf')
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##================ Part 1: Compute cost and gradient ==================#
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# set up the X matrix with the column of ones as intercept
XX = np.vstack([np.ones((X.shape[0],)),X.T]).T
# set up a logistic regression model
log_reg1 = LogisticRegressor()
# test the loss and gradient function