机器学习逻辑回归与案例

逻辑回归-java Logistic Regression Java 类，可用于单个或多个逻辑回归分析。 通过计算所使用的每个预测变量的优势比和 logit 来估计 beta 系数。

芯片检测数据集（三列：x1,x2,y）是一个分类数据集，适用于逻辑回归模型。 标签y是0或1

通过机器学习中的逻辑回归算法实现多分类问题的求解，使用的是MATLAB进行编写

题目二：回归算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

05逻辑回归与评分卡资料与代码.7z

本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 先来看看实现的示例代码： # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后的数值 ''' if type(num) == int or type(num) == fl

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)

本代码是用python实现，解决的是学生分数预测是否录取的问题，实现了三种梯度下降策略和三种停止策略和如何优化策略的问题。

matlab开发-四参数逻辑回归。用四点逻辑回归或插值数据拟合数据点。