主要用于数学建模中logistic模型的求解； 目的是为了很好的实现这个算法

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。

这个文件是对python sklearn库里面的Logistic Regression模型的参数解释。

1、资源内容：基于Matlab实现logistic方法（源码+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性，采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少，对序列长度N(唯一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点。采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性，计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度。研究表明，谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度；在这三个混沌系统中，TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统，复杂度性能最好；不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动。为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据。

地下水是最大的资产之一。 地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。 根据可用性，将对水进行开采。 人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。 这将增加对地下水的需求。 但是地下水分布不均。 在我们提出的系统中，我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。 它可以通过机器学习算法进行分类，例如逻辑回归，随机森林和决策树。 用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。 回归任务需要较少的训练数据集，并且可以实现良好的性能。 本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。 本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。

logistic人口模型模拟，美国人口数据，拟合人口数据，并预测某年人口数量

本文介绍了logistic回归分析作为一种多变量分析方法，用于研究分类观察结果与影响因素之间的关系。以医学研究为例，常常研究某因素存在条件下某结果是否发生以及它们之间的关系。logistic回归模型是一种概率型非线性回归模型，可以用来预测分类结果。本文还提供了一份ppt课件，介绍了logistic回归分析的统计学原理和应用。

本项目实现了机器学习中的典型分类算法逻辑斯蒂回归，项目包含数据生成、模型实现与可视化部分，代码注释清晰，且包含说明文档，对新人友好。