代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import
回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法 区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题; 分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。 因此分类及回归分别为研究这两类问题的方法
之前的文章中,我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多,例如一个在线交易网站判断一次交易是否带有欺诈性(有些人可以使用偷来的信用卡,你懂的)。再如,之前判断一个肿瘤是良性的还是
任务描述 使用逻辑回归算法建立一个模型,并通过梯度下降算法进行训练,得到一个能够准确对癌细胞进行识别的模型。 数据集介绍 乳腺癌数据集,其实例数量是 569 ,实例中包括诊断类和属性,帮助预测的属性一
适合新手学regression regression
逻辑回归是一种重要的数据分析方法,已经被广泛应用于各个领域。作为广义线性模型的一个特例,逻辑回归由严格的理论推导出,具有良好的统计性质和明确的解释意义,因而在实际应用中,特别是分类问题应用中受到良好的
用C++写的逻辑回归的梯度下降算法,其中有训练集样本,也可以自己选择训练样本,代码还可以进一步优化,你可以试一试。
matlab开发-四参数逻辑回归。用四点逻辑回归或插值数据拟合数据点。
介绍了逻辑回归原理,求解的基本方法和计算机求解时数据归一化技术,想预览可参考本人博客《r1309151-逻辑回归小结》。
Logistic Regression逻辑回归是机器学习中一个非常常见且非常重要的模型在实际中也常常被使用是一种经典的分类模型不是回归模型.本文主要介绍了Logistic Regression逻辑回归
