线性和logistic的回归和分类问题

基于VB的_灰色模型预测_和_线性回归预测

logistic回归二分类的python实现博文的源数据，想要对着代码来操作一遍的伙伴们可以在这里下载！

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块,是一个开源的机器学习库,它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供

逻辑回归一般只能解决二分问题，但是进行扩展之后可以解决多线性分类问题。这是一个完整的Softmax regression解决多线性分类的源代码，python3编码，可直接运行，有输入数据和预测数据的可

回归链模型代码包含数据模型由 7 个小线性回归模型组成

logistic回归--手写识别实例的实现，包括源代码，训练集和测试集，详细注解能运行。

02, linear regression and Logistic. Case: E-commerce performance forecast.pdf

输入：特征和标签->模型->回归系数->预测：分类结果 功能：逻辑回归实现二分类

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5,逻辑回归 - 解决分类问题.ipynb