为了方便付款和无分类，如今信用卡付款已变得非常流行。 从我们的银行帐户中，我们可以直接在线支付款项。 尽管采用这种简单的付款方式，但它仍具有欺诈的缺点。 未授权人员访问其他人的银行详细信息称为入侵者。 这些入侵者还可以访问一些未经授权的交易。 为了防止这种情况，我们需要一些强大的机制。 在本文中，我们使用了三种不同的分类算法（逻辑回归，随机森林和支持向量）进行欺诈检测，并将发现这三种算法的准确性比较。

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基于Logistic增长模型的微信公众号数量预测研究，吴宇航，阎少宏，根据微信公众号详细类型的相似属性，可将微信公众号划分为资讯类、生活类、娱乐类和其他类四个领域，通过对指数增长模型和Logistic�

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NBA预测 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛 模型 该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响预测。 主队 胜率 篮板 营业额 正负 进攻等级 防守等级 真实投篮命中率 用法 安装 pip3 install -r requirements.txt 每日预测 打开nbaPredict.py 编辑对makeInterpretPrediction的调用，其中包含所需的比赛日期，赛季以及赛季的开始日期 通过终端或IDE运行程序 等待约1-3分钟，模型即可完成抓取统计信息并预测结果 输出结果作为主队击败客队的机会百分比 过去的预测 打开makePastPredictions.py 使用所需的开始日期，结束日期，季节，季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意：开始日期应至少在季节开始后三天，且结束日期不包括在内。 通过终端或IDE运行程序 两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据，另一个保存游戏的预测。

该程序为多分类逻辑回归的matlab代码，采用softmax作为阶跃函数，有详细的注释，适合初学者入门

logistic回归分析matlab代码逻辑回归-机器学习 客观的开发机器学习算法，无需使用Octave或Matlab即可在python中进行逻辑回归。 Logistic回归是一种估计事件发生概率的回归类型。 例如，电子邮件是否为垃圾邮件，情绪为肯定或否定等。 问题定义主要挑战是要以不常见的语言（例如python）而不是Octave或Matlab来实现逻辑回归。 由于这是用户可以使用的算法，因此使用了实验示例中提供的学生分数数据集。 该数据集包含学生分数，用于估计入学概率在45到85之间。 大数据问题与数据收集该算法将用于分析大数据并根据概率给出结果，因此将用于解决大数据问题。 数据是大数据，因为每所学校都有很多学生可以确定其录取概率。 数据取自入学概率的分布式编程过程的实验室，以测试逻辑回归算法为例。 解决策略Logistic回归通常在Octave或Matlab中实现。 为了在python中实现，需要类似的软件包。 在其中一个实验室中，我们在Octave中实现了逻辑回归，因此以该示例为例，对算法进行了逐步分析，并在python中实现。 用于统计分析和绘图- 用于开发算法的软件工具用

二次拟合MATLAB m文件代码二元二次Logistic回归 该存储库提供了一个示例MATLAB代码，以执行监督的机器学习算法：用于二进制分类的Logistic回归。 储存库的组织 主MATLAB文件名为“ BinaryLogisticRegressionQuadratic.m”，而其他MATLAB文件是主文件中使用的功能。 无论维数是多少，您都可以将算法与所需的任何数据集一起提供（但要考虑到训练集必须是二进制分类）。 但是，以两组输入数据为例来实现该算法。 根据数据集具有的变量数量，算法可能会绘制输入数据和决策边界。 此外，除了非正规学习参数之外，还包括形成成本函数的正规方法，以解决过度拟合的问题。 这些代码是不言自明的，并包含注释以增进您对所发生情况的理解。 此外，无论需要什么干预，代码中的注释都会提示您这样做。 输入数据 文件dataQuad.txt是一个两变量数据集，包含用于逻辑回归的数据，以便基于对它们进行的两次测试的结果来预测微芯片是否通过了质量保证。 我们在第一和第二列中有两个测试结果的数据，在第三列中有质量保证指标。 使用此数据集，我们想确定是否应该接受或拒绝micri

物流-MF 隐式反馈数据的逻辑矩阵分解。