逻辑回归预测病马数据集，分为测试集和训练集，每个样本共22个字段，最后一个字段是其类别标签0或1，字段分隔符为'\t'

逻辑回归 python的简单实现,附加数据集,源代码,迭代结果图片 适合机器学习初学者,标注清晰，明确

该代码是主要基于tensorflow框架下的逻辑回归模型，使用经典的梯度下降算法来最小化误差，加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据，利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值，以评估模型。

matlab程序，完成了以下工作：1.用生物共生搜索算法辨识光伏组件参数；1.用生物共生算法完成了逻辑回归工作。

数据挖掘数据分析高质量课程 逻辑回归及其在数据挖掘中的应用 入门必备课 【揭开逻辑回归面纱】 算法介绍 TWM建模 算法应用 讨论互动

回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具，在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从19世纪初高斯提出最小二乘估计算起，回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法，按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如下： 一元线性回归线性回归多元线性回归多个因变量与多个自变量的回归如何从数据推断回归模型基本假设的合理性基本假设不成立时如何对数据进行修正回归诊断判断回归方程拟合的效果选择回归函数的形式自变量选择的标准回归变量选择逐步回归分析法回归分析偏最小二乘回归参数估计方法改进岭回归主成分回归一元非线性回归非线性回归分段回归多元非线性回归自变量含有含有定性变量的回归定性变量的情况因变量含有定性变量的情况 在数据挖掘环境下，自变量与因变量具有相关关系，自变量的值是已知的，因变量是要预测的。

逻辑回归参考代码示例代码

五参数逻辑回归MatLab cftool函数的一个大漏洞是缺少Logistic函数。 特别是，五参数对数回归或5PL非线性回归模型通常用于生物测定或免疫测定（例如ELISA，RIA，IRMA或剂量React曲线）中的曲线拟合分析。 标准剂量React曲线有时称为五参数逻辑方程。 它的特点是其经典的“S”或 S 形适合曲线的底部和顶部平台、EC50 和斜率因子（希尔斜率）。 该曲线围绕其拐点对称。 为了扩展模型以处理不对称的曲线，5PL 方程添加了一个附加参数，用于量化不对称性。 5PL 方程为： F(x) = D+(AD)/((1+(x/C)^B)^E) 在哪里： A = 最小渐近线。 在具有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是 0 标准浓度下的响应值。 B = 希尔坡度。 希尔的斜率是指曲线的陡峭程度。 它可以是正数或负数。 C = 拐点。 拐点定义为曲线上曲率改变方向或符号的点。

Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means7种机器学习算法的经典案例——亲测可用

使用单层神经网络识别小猫，代码为python代码，压缩包内有用于测试的小猫图片和用于训练的小猫图片，此外还有h5文件可以直接导入小猫的RGB矩阵，50张小猫图片成功识别出37张，望大神可以改正算法和参数，提高识别率。