Advertisement

该文件包含逻辑回归模型以及使用Matlab进行实现的压缩包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该课程提供了一个“模式识别小作业”，重点在于逻辑回归模型（logistic regression model）的运用。作业内容涵盖了Matlab编程实现，并使用了UCI的Iris数据集和Seeds数据集，旨在解决分类问题。 课程材料包含一份完整且详尽的代码集，以及配套的readme文档和报告，为学习者提供了一个全面的学习资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab中逻辑回归模型的实现.rar
    优质
    本资源提供详细的教程和代码示例，介绍如何在MATLAB环境中建立及应用逻辑回归模型进行数据分析与预测。 【模式识别小作业】逻辑回归模型（logistic regression model）+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码+readme+报告
     
  • 用MATLAB实现逻辑回归
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB软件进行逻辑回归模型的构建与分析，包括数据准备、模型训练及评估等步骤。 在MATLAB中实现逻辑回归的代码需要达到一定的字数要求吗？如果还不够，请提供更多的细节或示例来增加内容长度。例如，可以详细描述如何准备数据、编写模型函数以及评估结果的过程。这样既能满足字数需求，又能为读者提供更多有用的信息。 如果您有关于在MATLAB中实现逻辑回归的具体问题或者需要代码示例的帮助，请明确说明您的疑问和需求，以便给出更具体的解答或指导。
     
  • 逻辑回归模型——方法及应用
    优质
    《逻辑回归模型——方法及应用》一书深入浅出地介绍了逻辑回归的基本理论、建模过程及其在实际问题中的广泛应用，适合数据科学爱好者和专业人士阅读。 王济川 郭志强 著作的《Logistic回归模型——方法与应用》是一本关于统计学中的Logistic回归分析的专著。这本书详细介绍了Logistic回归的基本理论、建模步骤以及在实际问题中的具体应用，为读者提供了深入理解和掌握这一重要数据分析工具的方法和技巧。
     
  • Sklearn逻辑回归模型
    优质
    Sklearn逻辑回归模型是Scikit-learn库中用于实现二分类任务的一种算法。它基于统计学习理论，适用于处理具有线性关系的数据集，广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。 本段落将详细介绍机器学习中的逻辑回归原理及代码实现，并进行详细的讲解。
     
  • C++中的回归算法实现（包括逻辑回归和线性回归）
    优质
    本文探讨了在C++编程语言中实现两种经典的机器学习回归算法——逻辑回归与线性回归的方法和技术。 用C++实现回归算法，包括线性回归和逻辑回归，代码简洁、整洁并带有详细注释，具有良好的封装性，可以直接迁移使用。
     
  • 用Python实现逻辑回归
    优质
    本教程介绍如何使用Python编程语言实现逻辑回归算法，涵盖数据预处理、模型训练及评估等步骤，适合初学者入门。 Python可以用来实现Logistic回归，在《机器学习实战》这本书的第五讲中有相关的源码示例，并且包含了一些测试数据用于实践操作。这段内容没有提到任何联系信息或网站链接，因此重写时也没有添加这些元素。
     
  • 实验一_逻辑回归模型1
    优质
    本实验为逻辑回归模型的基础实践，旨在通过实例讲解和操作指导帮助学习者理解并掌握逻辑回归算法的核心原理及其应用方法。 在本练习中，您将实现逻辑回归，并将其应用于两个不同的数据集。实验文件说明如下：ex2.py - 这是一个Python脚本，可帮助您逐步完成练习。mapFeatur - 该函数用于特征映射。
     
  • 逻辑回归模型示例
    优质
    本示例详细介绍如何构建和评估一个基于Python的数据集上的逻辑回归分类模型，涵盖数据预处理、模型训练及性能分析。 逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计方法。通过使用一个或多个自变量来预测因变量的概率，这种技术特别适用于二元分类任务。例如，在医学领域中，逻辑回归可以用来判断某个病人是否患有某种疾病；在金融行业中，则可用于评估贷款申请人的信用风险等级。 构建逻辑回归模型时通常需要先对数据进行预处理和特征选择，并通过训练集拟合模型参数以优化预测准确度。常用的库包括Python中的sklearn等机器学习框架，它们提供了实现逻辑回归算法所需的功能与工具。在完成建模后还需评估其性能表现并调整超参来进一步提高效果。 总之，掌握如何应用逻辑回归对于解决实际问题具有重要意义，在数据分析和科学研究中发挥着重要作用。
     
  • 【机器学习5】使用Scikit-learn构建线性回归与逻辑回归模型（包括LinearRegression、Lasso及Ridge）
    优质
    本教程详解如何运用Python的Scikit-learn库实现线性回归和逻辑回归，涵盖LinearRegression、Lasso及Ridge三种方法，帮助初学者掌握机器学习中的基础预测技术。 1. 数据加载 如果要进行房价预测，这里加载的数据包含1000条记录，并有十个维度（即十个特征）。除了id之外的其他都是自变量（共9个）。 ```python import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(rC:Users86177Desktop) df = pd.read_csv(sample_data_sets.csv) print(df.columns) print(df.shape) # 输出结果如下： Index([id, complete_year], ``` 注意，代码中的路径和文件名需要根据实际环境进行调整。
     
  • 用Python实现的逻辑回归和线性回归进行Iris数据集分类
    优质
    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。