TensorFlow實現線性回歸 #實現線性回歸 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random learn_rate = 0.01 ...

2017-08-12 Logistic 回歸，作為分類器： 分別用了梯度上升，牛頓法來最優化損失函數： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 實現Logistic回歸，擬合直線，對數據進行分類；利用梯度上升，隨機梯度上升，改進的隨機 ...

Logistic回歸 算法優缺點： 1.計算代價不高，易於理解和實現2.容易欠擬合，分類精度可能不高3.適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 其實就我的理解來說，logistic回歸實際上就是加了 ...

本次案例需要大家了解關於手寫數字識別（mnist）的數據集的特點和結構： #TensorFlow實現最近鄰算法 #次案例的前提是了解mnist數據集（手寫數字識別） import tensorflow as tf import numpy as np from ...

在醫學研究中，為了控制一些重要的混雜因素，經常會把病例和對照按年齡，性別等條件進行配對，形成多個匹配組。各匹配組的病例數和對照人數是任意的，比如一個病例和若干個對照匹配即1：1，在醫學上稱作“1:1病 ...

回歸分析是研究變量之間定量關系的一種統計學方法，具有廣泛的應用。 Logistic回歸模型 線性回歸 先從線性回歸模型開始，線性回歸是最基本的回歸模型，它使用線性函數描述兩個變量之間的關系，將連續或離散的自變量映射到連續的實數域。 模型數學形式： 引入損失函數（loss ...

本代碼參考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRe ...

本文主要講解在matlab中實現Linear Regression和Logistic Regression的代碼，並不涉及公式推導。具體的計算公式和推導，相關的機器學習文章和視頻一大堆，推薦看Andrew NG的公開課。 一、線性回歸（Linear Regression） 方法一、利用公式 ...