Kinect的实时骨骼跟踪技术获取身体关节点的三维位置信息，为进行人体姿势识别提供了丰富的信息，拟在三维关节点位置信息的基础上，建立一种实时的人体姿势识别系统。选择关节角度作为姿势特征，结合逻辑回归（logistic regression， LR）分类算法对54种姿势进行识别研究。实验结果表明，该姿势识别系统可以准确实时地识别人体姿势。

写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能力来定义这个人是不是高手如何，其实里面的自变量比如有算法的能力、代码的能力等等，这其实都和逻辑回归很

线性回归，逻辑回归与神经网络原理推导：包括以下几点内容：1.线性回归的定义及求解方法的推导，线性回归与最小二乘关系，线性回归显著性判断；2逻辑回归的定义，及递推公式的推导，逻辑回归与神经网络的关系，softmax回归；3多元回归分析概述；4神经网络反向传播关系的推导，举例说明反向传播过程。

这是一个全面的、用户友好的工具箱，实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集，建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验，并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组（可能重叠，以便预测变量可以成为多个组的一部分）。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联（例如，将遗传数据分组为基因和基因集合，例如通路）。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析，我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型：拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用，工具箱可以直接处理 MATLAB 表（包括自

逻辑回归算法推导演示PPT

本文档存放逻辑回归中训练和测试数据，具体内容请看博客~

主要介绍如何使用python搭建：基于三个经典机器学习算法的个贷违约预测模型。三大模型：朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归。

贪心学院自然语言处理高级魔鬼训练营全面剖析自然语言处理领域前沿技术，包括预训练、对话系统、文本生成、知识图谱、信息抽取等。本资源是《第03章 机器学习基础 - 逻辑回归》的5.案例《预测银行客户是否会开设定期存款账户》的数据和参考代码。

机器学习中逻辑回归的讲解，原理和代码说明的比较详细

一元、多元逻辑回归的实现——tensorflow2 https://blog.csdn.net/qq_43940950/article/details/122807943