逻辑回归logistic regression

主要介绍了python代码实现逻辑回归logistic原理，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

资源中包含逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。

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： :

本文采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。 代码 import numpy as np class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): """ :param error: float, if the distance between new weight and old weig

这是一个逻辑回归课件，讲解的很好。希望大家看看

使用逻辑回归对iris数据集进行分类，只选取了前2种花的部分样本。java实现。

输入：特征和标签->模型->回归系数->预测：分类结果 功能：逻辑回归实现二分类

逻辑回归（logistic regression）python代码+训练数据