LogisticRegression 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:1 Temperature=hot:1 ...”格式进行分类

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多元逻辑斯蒂回归matlab代码机器学习课程 挑战 了解机器学习的基础。 动作 研究了以下概念： 线性回归：训练集，特征，目标变量，假设，学习算法，参数，成本函数，优化问题，梯度下降，学习率，批次梯度下降 多元线性回归：特征缩放，均值归一化，选择学习率，正态方程 逻辑回归：分类，逻辑函数，S形函数，决策边界，非线性决策边界，成本函数，优化算法，多类分类，一对多 正则化：过度拟合，正则化参数，正则线性回归，正则逻辑回归 神经网络：计算机视觉，S型激活函数，层，偏差，正向传播，非线性分类，反向传播算法，随机初始化 模型选择：训练/验证/测试集，诊断偏差和方差，交叉验证错误，正则化，学习曲线，高偏差，高方差，误差分析，精度，召回率，F1得分 支持向量机：SVM假设，大余量分类器，核，相似度，高斯核，线性核，多项式核， 无监督学习：聚类，K-均值 主成分分析：降维，数据压缩，数据可视化，协方差矩阵sigma，sigma的特征向量，压缩表示的重构，pf主成分数，学习加速 k-均值聚类：聚类索引，聚类质心，随机初始化，肘法 异常检测：密度估计，正态与异常，欺诈检测，制造，监控工作参数，高斯分布，特

机器学习之逻辑斯蒂回归；参考书籍李航《统计学习方法》

本PDF从逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、时间对数几率、极大似然估计法、模型应用等五个版块简述了逻辑斯蒂回归模型，含有Python代码。

逻辑回归 Logistic Regression LR 模型其实仅在线性回归的基础上 套用了一个逻辑函数 但也就由于这个逻辑函数 使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星 本代码实现了逻辑斯蒂回归模型

机器学习课程作业，自己编写matlab源代码，运行LogisticRegression即可

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