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

计算逻辑斯蒂映射的最大李雅普诺夫指数，程序简单可靠

改进的逻辑斯蒂模型与我国人口增长规律的实证，郑瑶，，本作品将经典的逻辑斯蒂人口增长模型改进为具有幂律型增长因子的更一般形式，使其能够更加适用于现实中复杂的人口增长问题，并选

多元逻辑斯蒂回归matlab代码ML 该存储库包含用于完成机器学习练习的Matlab代码，例如： 具有梯度下降的单变量和多变量线性模型，包括正态方程。 单变量和多元逻辑回归模型，具有梯度下降。 工作正在进行中！

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

初学者

机器学习之逻辑斯蒂回归；参考书籍李航《统计学习方法》

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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。

logistic映射分岔图的四种实现方法