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C++编写的逻辑回归算法,并附带实验数据文件。

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简介:
logistic/sigmoid函数的主要功能是将从负无穷到正无穷的计算结果,有效地压缩到0和1这两个区间内。这种输出值的呈现形式,更清晰地表达了“可能性”的概念。逻辑回归算法则被应用于评估预测目标的概率,它是一种软分类算法,其核心在于生成一个具体的概率值,而非仅仅提供简单的“是”或“不是”二元分类的判断结果。

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  • C++中代码与
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    本资源提供了一个关于C++实现的逻辑回归算法示例程序及配套的数据集。通过该资源,学习者可以深入理解逻辑回归的工作原理,并进行实际编程练习和模型训练评估。 逻辑函数(如logistic/sigmoid)的作用是将取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果压缩至0和1之间。这样的输出能够更直观地表达为“可能性”。逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性,它是一种软分类方法,最终得到的是一个具体的概率而不是简单的二元分类结果(即“是”或“不是”)。
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    本项目为C++环境下利用MPI技术对逻辑回归算法进行的并行化实现,旨在提升大规模数据集上的训练效率与模型预测速度。 使用 MPI 进行数据并行化可以加快计算速度。然而,在 LogisticRegression::local_evaluate 中以错误的方式计算的梯度为什么仍然能取得较好的效果(AUC 约为 0.79)?
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