逻辑回归 实验程序 所用数据 详细参看我的博客 逻辑回归（logistics regression）

主要介绍了PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

任务描述 使用逻辑回归算法建立一个模型，并通过梯度下降算法进行训练，得到一个能够准确对癌细胞进行识别的模型。 数据集介绍 乳腺癌数据集，其实例数量是 569 ，实例中包括诊断类和属性，帮助预测的属性一共 30 个，各属性包括为 radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值）， texture 纹理（灰度值的标准偏差）等等，类包括： WDBC-Malignant 恶性和 WDBC-Benign 良性。用数据集的 80% 作为训练集，数据集的 20% 作为测试集，训练集和测试集中都包括特征和类别。其中特征和类别均为数值类型，类别中 0 代表良性， 1 代表恶性。 构建逻辑回归模型

目前流行的机械性能退化评估技术牵涉到在能识别所有故障特征迹象的基础上对一台机器的当前状态进行评估， 这种方法必需搜集到（机器） 在不同状态下的完整数据。 但是故障数据总是难以获得， 于是导致了这种技术很难被广泛应用。 这篇论文介绍了 一个不需要故障历史数据的新颖方法。

【模式识别小作业】逻辑回归模型（logistic regression model）+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码+readme+报告

带有逻辑回归的情感分析：使用逻辑回归的情感分析

实验步骤与内容： 1. 下载数据包ex3Data.zip并解压。 2. 对于这个练习，假设一所高中有一个数据集，代表40名被录取的学生和40名未被录取的学生。 每个(x (i)，y(i)) 数据包括两个标准化考试中学生的分数和学生是否被录取的标签。任务是建立一个二元分类模型，根据学生在两次考试中的成绩来估计大学录取机会。 3. polt data:使用不同的符号来表示录取结果，画出图像。 4. 假设模型的函数为sigmoid function： 进行求最优解的代价函数cost function J(θ)： 要求的就是J(θ)的最大值（极大似然估计），我们可以选用之前实验使用的梯度下降法，但是该方法的迭代次数较多，所以本次实验中使用的是牛顿迭代法： 牛顿方法： 用Hessian矩阵表示： 5. 在编程序前，要分析下各个计算公式中变量的维度（矩阵行列数）。实验中应定义 θ为0向量，迭代次数通常在5-15次，决策边界定义为： 即 6. 回答下面问题： （1） θ值为多少？我们需要迭代几次？ （2） Exam1为20分，exam2为80分的同学会被录取吗？

SpotifyAnalysis：分析了Kaggle上的Spotify数据集，以预测歌曲和流派特征以及理想的发行月份，以使用逻辑回归，K-均值聚类和分类树在Spotify上最大限度地提高歌曲的知名度

极大似然 S函数 逻辑回归 具体案例 学习笔记

java 实现逻辑回归，附带训练集，详解回归算法-LR，二分类问题，回归问题，监督学习，因变量y和自变量x的关系 ，最小化误差平方和