机器学习实战之Logistic回归

包含了Logistic回归分类模型的代码，使用python实现，其中文件路径可以根据自己路径修改，或者使用os库来写入相对路径

逻辑回归总结的相当好的资源，浅显易懂，附有python代码实现

Standford机器学习逻辑回归（LogisticRegission）以及过拟合问题解决（Regularization

线性回归、logistic回归和一般回归笔记

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开始整理机器学习知识点。以脑图+代码实例+面试点作为骨架展开 脑图 代码实例- 手写线性回归以及和sklearn包下的区别 引入包,建立plt图片 # %load ../../standard_imp

引言 本文介绍线性回归算法。 它主要解决回归问题,思想简单,实现容易; 是很多强大的非线性模型的基础; 它的结果具有很好的可解释性。 我们在机器学习基础概念中说过,如果结果是一个连续数值,而不是一个类

.py机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

这是一个学习demo,相当于开始编程时的hello world,本资源只是配套我写的博客,让需要验证线性回归的小伙伴不需要 自己再敲一遍代码。但是,说实话,你自己照样子再敲一遍是学习的最好方式。

根据网上资源自己整理的代码，代码有注释，结构清晰易读，有测试代码，带测试数据。并附带可执行程序，你值得拥有。自己也可轻易建工程运行，不依赖任何第三方库。只是一个简单的线性回归