主要介绍了python编写Logistic逻辑回归的相关代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

虽然无先导卡尔曼UKF滤波技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波EKF技术, 但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统, UKF运算时间长, 算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点, 提出将二阶EKF运用到接收系统中, 该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶, 达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单, 运算速度也更快。仿真实验表明, 虽然二阶EKF与UKF的误码率相同, 但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

逻辑回归一般指logistic回归。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

下载前请读帖CLUE-S|对1995年土地利用做二阶Logistic回归分析（2）看是否有用

提出一种基于二维Logistic混沌映射的DWT变换域脆弱数字水印算法。首先利用原始图像的特征信息结合密钥生成二维混沌映射的初值从而生成水印信息；为了实现盲检测，该算法结合小波变换后的特征信息将水印信息嵌入到经小波变换后的高频部分;最后将修改后的小波系数与其他系数重组做离散小波反变换IDWT，从而得到含水印的图像。实验证明，该算法不但能增强水印的安全性，还有良好的不可见性和图像定位篡改能力。

coursera的吴恩达的课编程练习所需的所需包和数据，可以方便学员自己在本地练习

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Logistic混沌映射的MATLB仿真，包括分岔图，相图以及Lyapunov指数谱的绘制

此文件包含了洛伦兹系统的庞加莱截面图，李雅普诺夫指数图的源代码，也有Logistic映射的分叉图，代码可以运行。