逻辑回归用例数据集（EXCEL文件）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

小案例-逻辑回归使用的数据集

mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题：输入黑白的手写阿拉伯数字，通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集，通过import引入MNIST数据集并进行读取，会自动从网上下载所需文件。 %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist=input_da

变形预测 线性和逻辑回归适用于变压器状态的预测，以实现更有效的维护。 需要使用Matlab。 档案： linearRegression.m：计算r值和简单的线性回归。 您只需要运行此文件。 logisticRegression.m：由linearRegression.m使用，计算logistic回归的结果。 multipleLinRession.m：由linearRegression.m使用，计算多变量线性回归的结果。 IF1-FEB22-detailed.csv：无法共享的私人信息。 但是，matlab代码可用于您自己的数据。 列包括年份，测得的水含量（ppm），总酸值（mgKOH / g），击穿电压，耗散因数，颜色，界面张力（mN / m）和类别。 用法： 将存储库克隆到本地文件夹 在Matlab中打开linearRegression.m并运行文件 输出： 输出线性和逻辑回

这个文档主要是为了我的博文一个案例准备的数据，由于不好编辑，所以上传，供各位学习

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

机器学习算法，线性回归于逻辑回归推导过程及代码

利用spss 建立 Logistic 逻辑回归 模型的使用数据源，方便建模测试时使用，如有任何问题，可以私聊信息

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