数字水印 Logistic 混沌 嵌入提取

人力资源数据分析 使用Logistic回归对公司的人员流失进行HR数据分析。 一家名为XYZ的大公司在任何给定时间点都雇用大约4000名员工。 但是，每年约有15％的员工离开公司，并需要用就业市场上可用的人才库来代替。 管理层认为，这种流失率（员工自己离开或被解雇而离职）对公司不利，原因如下：•前雇员的项目被推迟，这使得他们难以按时完成任务，从而导致消费者和合作伙伴之间的声誉损失•为了招募新人才，必须维持相当大的部门•通常，必须对新员工进行工作培训和/或给予时间使其适应环境的培训因此，管理层已与人力资源分析公司签约，以了解他们应重点关注哪些因素，以减少人员流失。 换句话说，他们想知道应该对工作场所进行哪些更改，以使大多数员工留下来。 而且，他们想知道这些变量中的哪一个最重要，需要立即解决。 案例研究的目标：您需要使用逻辑回归模型对损耗的概率进行建模。 管理层将使用由此获得的结果来了解他

针对低维混沌系统和单一的DNA加密方案的空间小、复杂度低等问题，提出一种基于多混沌映射与DNA的彩色图像加密算法.先利用Arnold变换对图像每分量进行图像位置置乱，利用Logistic混沌映射产生与明文图像大小相同的随机矩阵并进行分块操作，再进行DNA规则运算，其运算方式由Chen超混沌系统产生的混沌序列动态决定.仿真实验结果表明，算法加密与恢复效果良好，能有效地抵御各种统计攻击与差分攻击，具有良好的安全性、抗噪声性好、复杂高等加密性能.

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七、变量筛选 从所用的方法看，有强迫法、前进法、后退法和逐步法。在这些方法中，筛选变量的过程与线性回归过程的完全一样。但其中所用的统计量不再是线性回归分析中的F统计量，而是以上介绍的参数检验方法中的三种统计量之一。 为计算方便，通常向前选取变量用似然比或比分检验，而向后剔除变量常用Wald检验。

为保证网络信息传输的安全性,提出一种视频图像加密方法。该方法引入混沌系统中的Logistic映射和 Baker映射,结合H·264视频压缩编码特点,利用Baker映射对DCT (Discrete Cosine Transform)变换量化后 的块进行位置置乱,改变空间像素的位置;利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列,对块矩阵像素 的数值进行改变;在熵编码完成后,利用Logistic映射产生的伪随机序列,对0, 1二进制串进行漂移的流加 密。该算法的计算复杂度低,具有良好的安全性和实时性,对编码压缩性能影响较小。

Logistic 回归常用于分析二分类因变量与多个自变量的关 系， 本文通过案例解析分类变量的 Logistic 回归， 借助于 SPSS 软件 实现 Logistic 回归过程， 并对多分类因变量的 Logistic 回归做简单 介绍。

Mathematica 代码绘制 Logistic 映射迭代轨迹图，以及 Lyapunov 指数。

Repository 包含用于 Kaggle Avazu 竞赛获得第 18 名的代码。 使用的主要算法： 具有自适应梯度的逻辑回归 随机梯度提升机（MatrixNet）

y作m次多元式拟合的MATLAB代码机器学习（MATLAB）-Logistic回归 斯坦福大学在Coursera上的机器学习课程。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex2data1.txt（一项功能） ex2data2.txt（两个功能） 此仓库中包含的文件 ex2.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本 ex2 reg.m-练习的后面部分的Octave / MATLAB脚本 ex2data1.txt-练习的上半部分的训练集 ex2data2.txt-练习的第二部分 Submit.m-将您的解决方案发送到我们的服务器的提交脚本 mapFeature.m-生成多项式特征的函数 plotDecisionBoundary.m-绘制分类器决策边界的函数 [⋆] plotData.m-绘制2D分类数据的函数 [⋆] sigmoid.m-Sigmoid函数 [⋆] costFunction.m-Logistic回归成本函数 [⋆] predict.m-Logistic回归预测函数 [⋆] costFunctionReg.