python逻辑回归模型

代码用于猫-非猫图片的二分类问题（附件内给出h5py格式的数据集），基于Pytorch神经网络工具包，采用比较经典的逻辑回归（Logistic Regression）算法。

适用逻辑回归进行垃圾邮件分类，正确率89%

手撕逻辑回归代码包含数据生成、效果展示，可直接运行

这是搜狗做资深的机器学习工程师2014年自己写的逻辑回归，认识很到位，算法很清晰，实际运用讲解的很棒

电视剧多年以来一直是电视节目市场中媒体播出量最多、观众收视量最大的节目类型。在电视剧广受观众青睐的同事，电视剧收视效果的起伏变化也备受电视剧制播机构的关注。本数据位某平台的电视剧相关数据，可用于建立回归模型，分析影响据播量的因素。

主要介绍了python代码实现逻辑回归logistic原理，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。 新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。 一文讲透梯度下降法 详细推导线性回归模型 回归与分类 在机器学习当中，模型根据预测结果的不同分为两类，如果我们希望模型预测一个或者多个连续值，这类问题被称为是回归问题。像是常见的未来股票价格的估计、未来温度估计等等都算是回归

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

解决在导入lr_urils包时ModuleNotFoundError: No module named 'lr_utils'的报错问题，希望有所帮助，多谢