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Logistic回归用C语言编程。

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简介：
Logistic回归通过C语言编程进行实现，并运用了牛顿梯度下降法作为优化算法。该程序集成了来源于UCI数据库的测试数据集，从而能够方便地对程序的运行结果进行验证和评估。

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  • Logistic回归模型详解-Logistic回归
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  • 编程作业2：逻辑回归（Logistic Regression，吴恩达）
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    本课程介绍如何运用统计软件Stata执行Logistic回归分析，涵盖数据准备、模型构建及结果解读等内容。 复旦大学经管学院提供使用Stata进行logistic回归的教学案例及详细指导方法。
     
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    本教程为《R语言编程教程》系列之八，专注于讲解利用R语言进行回归分析的方法与实践，适合数据分析初学者及进阶用户参考学习。 在统计学领域，回归分析是一种用于确定两个或更多变量之间相互依赖的定量关系的统计方法。根据涉及变量的数量，可以将回归分析分为一元回归和多元回归；按照因变量数量的不同，则可区分为简单回归与多重回归；依据自变量和因变量之间的关系类型，又可分为线性回归和非线性回归。
     
  • C语言中的逻辑回归实现
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    本文介绍了如何使用C语言来实现逻辑回归算法，详细讲解了从数据预处理到模型训练和预测的全过程。 这段文字描述了一个用C语言实现的Logistic回归程序，采用了Newton梯度下降法，并包含了来自UCI数据库的测试数据，可以直接用于测试程序结果。
     
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    本简介介绍如何使用Python编程语言和数值计算方法中的牛顿法来实现逻辑回归算法。通过具体的代码示例讲解了模型构建、优化及应用过程，适合初学者学习。 本段落采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。代码如下： ```python import numpy as np class LogisticRegression(object): 逻辑回归分类器，使用牛顿法进行训练 def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): :param error: 浮点数，默认为0.7。表示新旧权重之间距离的阈值。 :param max_epoch: 整数，默认为100。训练的最大迭代次数。 ```