逻辑回归

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#逻辑回归
logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌,值为“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。...

python实现逻辑回归的方法示例

本文实现的原理很简单,优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。先来看看实现的示例..

python编写Logistic逻辑回归

用一条直线对数据进行拟合的过程称为回归。逻辑回归分类的思想是:根据现有数据对分类..

python机器学习理论与实战(四)逻辑回归

         从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧,之..

详解用TensorFlow实现逻辑回归算法

本文将实现逻辑回归算法,预测低出生体重的概率。#LogisticRegression#逻辑回归#------------------..

PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步:1.设计网络架构2.构建损失函数(..

python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了..