机器学习中逻辑回归推导过程,很详细,简单易懂
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。
sklearn逻辑回归测试数据,前两列是两门课程得分,第三列是是否通过(0,1区分)
LR逻辑回归训练数据集,200行,两种特征,二分类问题训练数据。
