使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)使用Logistic回归预测糖尿病得病率： 1.准备数据：用Python解析csv文件并填充缺失值 2.分析数据：可视化并观察数据 3.训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数 4.测试算法：为了量化回归的效果需要观察错误率，根据错误率决定是否退到训练阶段，通过改变迭代次数和步长等参数来得到更好的回归系数。

C语言变量名命名规则

一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—

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[haxes,hax_big] = gscatter2(x,y,group1,group2) 根据分组变量 group1 和 group2 绘制给定的 X 和 Y 数据，每个 Nx1 向量。 gplotmatrix2 将 X 和 Y 分成 KxJ 个子图，其中 K 和 J 的乘积大于或等于 group1 中的组数。 K 和 J 是自动确定的，它们的乘积将尽可能接近 group1 中的组数（条件是 K 和 J 最多相差 1）。 [haxes,hax_big] = gscatter2(X,Y,group1,group2,xlbl,ylbl,legendlbl) 接受可选参数 xlbl、ylbl 和 legendlbl。 xlbl 和 ylbl 分别描述 x 和 y 标签。 Legendlbl 是图例的标题文本对象。 例子： idx1 = randi([1 5], 1000, 1); idx2

基于小波变换的平移不变量图像消噪法,里面有文档和matlab程序，可以下载参考下

注释清楚 使用方便 [1] H. Azami, S. Arnold, S. Sanei, Z. Chang, G. Sapiro, J. Escudero, and A. Gupta, "Multiscale Fluctuation-based Dispersion Entropy and its Applications to Neurological Diseases", IEEE ACCESS, 2019. [2] H. Azami, and J. Escudero, "Amplitude-and Fluctuation-Based Dispersion Entropy", Entropy, vol. 20, no. 3, p.210, 2018. Matlab代码！

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