sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>

斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex2，Logistic Regression逻辑回归题目，满分，2015最新作业答案，MATLAB

包含了Logistic回归分类模型的代码，使用python实现，其中文件路径可以根据自己路径修改，或者使用os库来写入相对路径

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吴恩达网易云公开课《深度学习》week2--logistic回归数据集及代码实现

承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章，这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类，目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用，理解各参数代表的含义，并没有特意做数据处理、特征工程和模型优化方面的考虑来提高准确度。 数据来源于：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/“达观杯”文本智能处理挑战赛_赛体与数据.html 也可以通过如下网盘下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P67-jvrI2IhZtsWEQWtwkg 提取码：5uvx 题目说明 题目的详细说明可以去赛题官网查看，这里简单描述下： 官方赛道给出

Logistic回归与梯度上升算法，利用该代码可以练习Logistic回归与梯度上升算法。

logistic回归模型中自变量相对重要性的评价方法

Logistic回归模型简述.docx

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