TensorFlow实现线性回归 #实现线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random learn_rate = 0.01 ...

2017-08-12 Logistic 回归，作为分类器： 分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机 ...

Logistic回归 算法优缺点： 1.计算代价不高，易于理解和实现2.容易欠拟合，分类精度可能不高3.适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 其实就我的理解来说，logistic回归实际上就是加了 ...

本次案例需要大家了解关于手写数字识别（mnist）的数据集的特点和结构： #TensorFlow实现最近邻算法 #次案例的前提是了解mnist数据集（手写数字识别） import tensorflow as tf import numpy as np from ...

在医学研究中，为了控制一些重要的混杂因素，经常会把病例和对照按年龄，性别等条件进行配对，形成多个匹配组。各匹配组的病例数和对照人数是任意的，比如一个病例和若干个对照匹配即1：1，在医学上称作“1:1病 ...

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss ...

本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRe ...

本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码，并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导，相关的机器学习文章和视频一大堆，推荐看Andrew NG的公开课。 一、线性回归（Linear Regression） 方法一、利用公式 ...