文件名称：logistic回归分析matlab代码-LogisticRegression:Python中的逻辑回归
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 03:41:05
系统开源
logistic回归分析matlab代码逻辑回归-机器学习 客观的开发机器学习算法，无需使用Octave或Matlab即可在python中进行逻辑回归。 Logistic回归是一种估计事件发生概率的回归类型。 例如，电子邮件是否为垃圾邮件，情绪为肯定或否定等。 问题定义主要挑战是要以不常见的语言（例如python）而不是Octave或Matlab来实现逻辑回归。 由于这是用户可以使用的算法，因此使用了实验示例中提供的学生分数数据集。 该数据集包含学生分数，用于估计入学概率在45到85之间。 大数据问题与数据收集该算法将用于分析大数据并根据概率给出结果，因此将用于解决大数据问题。 数据是大数据，因为每所学校都有很多学生可以确定其录取概率。 数据取自入学概率的分布式编程过程的实验室，以测试逻辑回归算法为例。 解决策略Logistic回归通常在Octave或Matlab中实现。 为了在python中实现，需要类似的软件包。 在其中一个实验室中，我们在Octave中实现了逻辑回归，因此以该示例为例，对算法进行了逐步分析，并在python中实现。 用于统计分析和绘图- 用于开发算法的软件工具用
【文件预览】：
LogisticRegression-master
----.gitignore(315B)
----log.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----ex2data1.txt(4KB)