mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

logistic回归--手写识别实例的实现，包括源代码，训练集和测试集，详细注解能运行。

电影流派分类器 使用多类分类算法和逻辑回归，根据剧情文本摘要对电影类型进行分类。<

本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、Logistic回归模型：   二、Logistic回归建模步骤 1.根据分析目的设置指标变量（因变量和自变量），根据收集到的数据进行筛选 2.用ln(p/1-p)和自变量x1…xp列出线性回归方程，估计出模型中的回归系数 3.进行模型检验。模型有效性检验的函数有很多，比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值 4.模型应用。 三、对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模 源代码为： import pandas as pd filename=r'..\data\bank

用三种优化方法实现logistic回归的应用，根据学生的两门成绩，判断是否能录取。采用梯度下降法（GD），随机梯度下降法（SGD）和牛顿法（Newton）三种优化方法，绘制动态迭代图，可以动态观察决策结果以及损失函数的收敛过程。数据集和三种算法的代码均打包在一起，采用Jupyter Notebook编写（python）。

似然比检验 当G大于临界值时，接受H1,拒绝无效假设，认为从整体上看适合作Logistic回归分析，回归方程成立。 本例模型的似然比检验结果： X2=-2(ln Lp-ln Lk)=95.497

gistic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。

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>

包含了Logistic回归分类模型的代码，使用python实现，其中文件路径可以根据自己路径修改，或者使用os库来写入相对路径

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