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调查数据分析二元Logistic回归ppt课件.ppt

从零开始的Logistic回归代码 从头开始执行逻辑回归，使用kaggle的数据集。

Torch.nn模块是Pytorch为神经网络设计的模块化接口，定义了不同的网络层。Torch.nn 利用autograd来定义模型，数据结构为Module。代码运行在Python 3.9.7版本以及Pytorch 1.10版本中。代码均在pycharm上运行，均能完美运行！

本资源为本人针对《机器学习实战》一书中Logistic回归的学习笔记，可免费参考学习

山东大学人工智能导论实验3工程文件-Logistic回归分类器识别猫 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626670 内容： 建立Logistic回归分类器用来识别猫。参考1 和 参考2 目标：  基于作业二的拓展，进一步理解神经网络的思想  理解逻辑回归实际上是一个非常简单的神经网络 代码要求 1. 定义模型结构 2. 初始化模型的参数 3. 循环  计算当前损失（前向传播）  计算当前梯度（反向传播）  更新参数（梯度下降） 文档要求：  尝试不同的学习率（至少三种），观察不同学习率下随着迭代次数的增加损失值的变化，请粘贴不同学习率下损失的变化曲线图像，放到一张图像上，分析不同的学习率对模型准确率的影响及原因，如何选择合适的学习率。 数据集介绍：  datasets/train_catvnoncat.h5 保存的是训练集里面的图像数据（本训练集有209张64x64的图像）及对应的分类值（0或1，0表示不是猫，1表示是猫）  datasets/ test_catvnonca

信用卡欺诈检测 使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决（降采样以及过采样两种方式） 下采样策略 交叉验证（充分利用数据，使模型可以说服力） 模型评估方法（分类准确率，精确率，召回率，F1值） 正则化惩罚（防止模型过拟合，日期L2正则化） 逻辑回归阈值对结果的影响（通过重复矩阵​​的可视化以及召回率来体现） 过采样策略（SMOTE算法） 如何运行？ 信用卡数据集为“ creditcard.csv”，地址为： ://myblogs-photos-1256941622.cos.ap-chengdu.myqcloud

使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决(降采样以及过采样两种方式) 下采样策略 交叉验证(充分利用数据，使模型更具说服力) 模型评估方法(分类准确率，精确率，召回率，F1值) 正则化惩罚(防止模型过拟合，引入L2正则化) 逻辑回归阈值对结果的影响(通过混淆矩阵的可视化以及召回率来体现) 过采样策略(SMOTE算法)

二次拟合MATLAB m文件代码二元线性Logistic回归 该存储库提供了一个示例MATLAB代码，以执行监督的机器学习算法：用于二进制分类的Logistic回归。 储存库的组织 主MATLAB文件名为“ BinaryLogisticRegressioLinear.m”，而其他MATLAB文件是主文件中使用的功能。 无论维数是多少，您都可以将算法与所需的任何数据集一起提供（但要考虑到训练集必须是二进制分类）。 但是，以三组输入数据为例来实现该算法。 根据数据集具有的变量数量，算法可能会绘制输入数据和决策边界。 此外，除了非正规学习参数外，还包括正规化方法，以解决过度拟合的问题。 这些代码是不言自明的，并包含注释以增进您对所发生情况的理解。 此外，无论需要什么干预，代码中的注释都会提示您这样做。 输入数据 文件dataLin.txt是一个两变量数据集，其中包含用于逻辑回归的数据，以便根据两次考试的结果来预测学生是否被录取入大学。 我们在第一列和第二列中包含两次考试的申请人分数数据，在第三列中包含录取决定。 使用此数据库，我们希望预测入读大学的机会。 文件dataLin3d.txt与da

资源包含Logistic回归算法，以及一个应用实例：预测病马死亡率。可直接执行。