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

文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References 逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 构造hypothesis 逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程的结果经过一个sigmoid函数得到的结果（为正样本的概率），逻辑回归的假设函数如下： hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx h _ { \theta } ( x ) = g \left( \theta ^ { T } x \right) = \

逻辑回归代码实现

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,需要的朋友可以参考下

包含BGD、SGD、Mini-Batch GD方法和newton方法实现逻辑回归的详细实现代码、训练代码以及可视化代码

5，逻辑回归 - 解决分类问题.ipynb

j机器学习中的线性回归与逻辑回归，机器学习基础知识，有助于学习。

PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。10分钟快速入门 PyTorch，是一份简单、易学的中文教程，含开发环境和示例代码。10分钟快速入门 PyTorch (0) – 基础 10分钟快速入门 PyTorch (1) – 线性回归 10分钟快速入门 PyTorch (2) – 逻辑回归 10分钟快速入门 PyTorch (3) – 神经网络 10分钟快速入门 PyTorch (4) – CNN 10分钟快速入门 PyTorch (5) – RNN 10分钟快速入门 PyTorch (6) – LSTM for MNIST 10分钟快速入门 PyTorch (7) – Word Embedding 10分钟快速入门 PyTorch (8) – Word Prediction 10分钟快速入门 PyTorch (9) – LSTM 词性判断 10分钟快速入门 PyTorch (10) – GAN

matlab开发-五个参数逻辑回归，然后再返回。用五点逻辑回归或插值数据拟合数据点。

iris 鸢尾花数据，利用python编写的逻辑回归代码，有图。