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Python手写机器学习-逻辑回归，利用Iris数据集进行二分类，含英文报告

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简介：
本项目采用Python实现逻辑回归算法，并应用在经典的Iris数据集中以完成二分类任务。此外还撰写了一份详细的英文技术报告来阐述整个过程和结果分析。 Python手写实现逻辑回归文件包括：代码、数据集、报告（英文版）、README。 数据集：UCI 仓库的iris 数据集 功能：利用数据集中的2个属性（即sepal length in cm 和 sepal width in cm）来分类Setosa 或 Versicolour类别。 步骤： 1. 数据加载和预处理 2. 使用牛顿法进行模型训练 3. 图形绘制

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  • Python手写机器学习-逻辑回归，利用Iris数据集进行二分类，含英文报告
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    本项目采用Python实现逻辑回归算法，并应用在经典的Iris数据集中以完成二分类任务。此外还撰写了一份详细的英文技术报告来阐述整个过程和结果分析。 Python手写实现逻辑回归文件包括：代码、数据集、报告（英文版）、README。 数据集：UCI 仓库的iris 数据集 功能：利用数据集中的2个属性（即sepal length in cm 和 sepal width in cm）来分类Setosa 或 Versicolour类别。 步骤： 1. 数据加载和预处理 2. 使用牛顿法进行模型训练 3. 图形绘制
     
  • 用Python实现的逻辑回归和线性回归进行Iris数据集分类
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    本项目利用Python编程语言实现了逻辑回归与线性回归算法，并应用于经典的Iris数据集分类任务中，展示了不同模型在实际问题中的应用效果。 我用Python编写了逻辑回归和线性回归来对iris数据集进行分类，在Spyder环境中成功运行。代码包含详细注释，希望能帮助对此感兴趣的同学。
     
  • 运用逻辑回归对MNIST数据集进行分类
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    本研究采用逻辑回归算法对MNIST手写数字数据集进行分类分析，旨在探索该模型在图像识别任务中的表现和优化潜力。 MNIST数据集是机器学习领域中的一个经典数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 ```python import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import datasets # 注意：原文中的代码片段在导入sklearn.preprocessing模块时有拼写错误，正确的应该是 from sklearn.preprocessing import * 或者使用具体需要的功能进行单独导入。以下是修正后的完整示例： import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import fetch_openml # 更改了从sklearn的datasets模块中fetch_mnist为fetch_openml，以适应MNIST数据集的获取方式。 ```
     
  • 逻辑回归的数据集——机器学习
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    本数据集专为训练和测试逻辑回归模型设计，适用于初学者入门机器学习中的分类问题。包含特征及标签信息，方便实践应用与算法理解。 train.csv 文件包含了原始数据，每个样本包含年龄、工作类型等14个维度的信息，共有32561个样本。最后一个维度是标签（label），表示收入是否超过50k。
     
  • 利用机器学习LASSO回归及逻辑回归算法进行心脏衰竭预测分析（含完整代码和报告）
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    本项目运用LASSO回归与逻辑回归模型，结合Python编程实现对心脏衰竭的风险预测，并提供详细的算法解析、实验结果及完整源码。 心脏衰竭对人类健康构成重大威胁，研究其致死因素对于疾病的治疗与预防至关重要。本段落基于原始数据集，从三个角度递进式地分析了12个相关因素的影响。首先，通过可视化处理直观展示各因素之间的关系；其次，运用统计学方法深入探究各个因素与心脏衰竭致死的关联性，并借助Lasso方法筛选出更为关键的因素；最后，采用逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林三种机器学习模型构建分类器，训练得到用于预测的心脏衰竭风险模型。关键词：Lasso 方法，逻辑回归，支持向量机
     
  • 逻辑回归——机器学习
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    逻辑回归是统计学和机器学习中用于分类任务的一种方法，尤其适用于预测二分类结果。通过模型拟合，它能估算事件发生的概率，并基于此做出决策判断。 完成一个逻辑回归算法。首先读取数据的方法为：`data = np.load(data.npz)`，然后将数据解包为训练集特征 `x_train`、对应的训练集标签 `y_train`、测试集特征 `x_test` 和对应的测试集标签 `y_test`。使用训练集来训练一个逻辑回归模型，并要求该模型在测试集上的准确率达到90%以上。
     
  • 【Python机器学习】利用逻辑回归算法分析鸢尾花数据集-附件资源
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    本教程介绍如何使用Python和逻辑回归算法对经典的鸢尾花数据集进行分析。通过实践操作，帮助初学者掌握基本的机器学习技术。附有相关代码和数据集供下载练习。 【Python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）
     
  • 【Python机器学习】利用逻辑回归算法分析鸢尾花数据集-附件资源
    优质
    本教程介绍如何使用Python和逻辑回归算法对经典的鸢尾花数据集进行分类分析，帮助理解机器学习的基础应用。 【Python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）
     
  • 逻辑回归分析在机器学习中的应用（Python）
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    本课程介绍如何使用Python进行逻辑回归分析及其在机器学习领域的实际应用，涵盖模型构建、评估及预测等内容。 回归与分类是机器学习中的两种常见方法，用于区分不同类型的问题： - 回归问题：输入变量和输出变量均为连续数值。 - 分类问题：输出变量为有限个离散值。 因此，分类及回归分别是研究这两类问题的方法。从三个维度来对比这两种方法的区别如下： 联系方面，从预测角度来看，分类模型与回归模型本质上相同。具体来说，分类模型可以视为将回归模型的连续输出转换为离散类别的一种形式。例如： - 线性回归（Linear Regression）：该算法通过计算输入变量的线性组合来生成一个标量值 \(wx + b\) ，用于解决预测数值类型的问题。 - 逻辑回归（Logistic Regression）：它将上述线性模型的输出经过sigmoid函数处理，映射到(0,1)区间内，并根据阈值将其划分为不同的类别。
     
  • 用Python3.5纯代码实现二分类逻辑回归(含数据)
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    本简介提供了一个使用Python 3.5编写的完整代码示例，演示如何从头开始实现二元逻辑回归算法，并包含用于训练和测试模型的数据集。 使用纯Python代码实现逻辑回归，并且仅通过调用numpy库进行矩阵与向量的计算以及利用matplotlib绘制图形，而不依赖于任何机器学习相关的第三方库。