一元、多元逻辑回归的实现——tensorflow2 https://blog.csdn.net/qq_43940950/article/details/122807943

这是搜狗做资深的机器学习工程师2014年自己写的逻辑回归，认识很到位，算法很清晰，实际运用讲解的很棒

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

【python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）-附件资源

逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码 机器学习和数据挖掘的各种算法的 Matlab、Pyhton 和 C++ 实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。 其中一些算法是： 聚类 凝聚聚类 (AgglomerativeClustering.m) K 均值聚类 (KMeanClustering.m) K-Mean with FFP (KMeanFFP.m) K-mean FFP 和 PCA (KmeanFFP_PCA.m) Kmean_FFP_Fisher (Kmean_FFP_Fisher.mm) 软 K 均值 (SoftKMeans.m) 球面 K 均值 (SpehricalKMeans.m) 高斯混合模型 (GMM.cpp) 分类 贝叶斯分类器.m 各种分类器（Classifier.py、Implement_classifier.py、Dataset.py） 单样本感知器学习（固定 eta） 批量感知器学习（变量eta） 单样本弛豫（可变 eta） 批量松弛学习（变量eta） 使用伪逆的 MSE 使用 LMS 程序的 MSE 验证组合 1

一个简单的案例，根据两门考试成绩来预测能否被学校录取。代码+数据

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。

主要介绍了Python实现的逻辑回归算法,结合具体实例形式分析了Python逻辑回归算法相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。 逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；

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