逻辑回归matlab代码预测PRNG
使用机器学习技术预测伪随机数生成器
要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。
要重新运行实验，请运行deployConfig.m。
我们总共实施了五名学习者：
随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例
随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式
KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式
朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签
Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai
Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签
我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。
除非另有说明，否则每一项我们都支持k
=
2、3和5个标签的值。
Mercenne
Twister-我们在Matlab内置的Mercenne
Twister算法的默认实现中包装了一个函数。
线性同余生成器-我们已使用Borland
C
/
2024-02-16 11:00:22
359KB
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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。
2024-01-14 16:08:34
303KB
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机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录
2024-01-11 01:40:25
35.05MB
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本文介绍了CTR（Click-Through-Rate，点击率）的概念，并探讨了如何使用逻辑回归来预测CTR。作者提出了一种新的CTR预测模型，并通过实验证明了其有效性。本文对CTR预测领域的研究具有重要的参考价值。
2023-06-19 18:55:15
1.19MB
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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。
2023-05-14 22:36:31
40KB
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逻辑回归matlab
代码
2018-MLSP-sparse-bayesian-logistic-regression
Matlab
code
to
reproduce
some
of
the
results
of
the
paper.
Maxime
Vono,
Nicolas
Dobigeon,
Pierre
Chainais,
,
Proc.
of
MLSP,
2018.
Copyright
Copyright
(c)
2018
Maxime
Vono.
2023-04-20 19:24:57
40.57MB
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本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用python实现逻辑回归
Using Python to Implement Logistic Regression Algorithm
菜鸟写的逻辑回归，记录一下学习过程
代码：
#encoding:utf-8
Author: njulpy
Version: 1.0
Data: 2018/04/10
Project： Using Python to Implement LogisticRegression Algorithm
import numpy as np
import
2023-03-15 18:33:13
120KB
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使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战：
问题说明：
这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。
假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
数据链接：
链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt
完整代码实现如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matpl
2023-03-11 14:17:20
879KB
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文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数：映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent : 进行参数更新精度
案例简介
参考资料
逻辑回归函数
Python数据分析与机器学习-逻辑回归案例分析
案例内容
现在有一份学生两次考试的结果的数据
根据数据建立一个逻辑回归模型来预测一个学生的入学概率。
数据内容：两个考试的申请人的分数和录取决定。
# 导入相应的包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
im
2023-03-10 19:42:31
268KB
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主要介绍了python实现逻辑回归的方法示例，这是机器学习课程的一个实验，整理出来共享给大家，需要的朋友可以参考学习，下来要一起看看吧。
2023-03-02 15:53:22
73KB
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