大数据逻辑回归算法从逻辑回归开始用矩阵运算代替代码循环

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 import time import n

逻辑回归梯度下降法数据集

EDA和胫骨数据的逻辑回归 在“ titanic”数据集上逐步进行探索性数据分析,Logistic回归模型构建和模型评估。

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

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》。