Python利用逻辑回归分类实现模板

这个压缩文件包含了关于多项式逻辑回归的代码。

逻辑回归（logisticregression）python代码+训练数据

逻辑回归 代码

并行逻辑回归.pdf

逻辑回归实战详细代码,含注释。逻辑回归利用最优化算法梯度下降来找最佳回归系数。用其做实战预测疝气病症的病马死亡率。

逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法

一、什么是逻辑回归? 线性回归处理的因变量都是数值型区间变量,建立的模型描述的是因变量的期望与自变量之间的线性关系:hθ(x)=θ0x0+θ1×1+...+θnxnh_θ(x)=θ_0x_0+θ_1x

首先,逻辑回归的输出值只有两个,通常记为0和1 ,因而逻辑回归又是一种分类算法。 其次,逻辑回归有一个广义的线性模型。线性模型通常记为 逻辑回归的模型为 : 这里的g通常取如下形式:g(x) = 1/

逻辑回归作为监督学习中一种重要的分类算法,其基本原理变得十分重要,知其然知其所以然,现手写推导过程,供大家共同讨论。

完成一个逻辑回归的算法。其中data.npz是数据读取数据的方法为：data=np.load("data.npz")x_train,y_train,x_test,y_test=data["x_trai