逻辑回归 此存储库包含我对Logistic回归的实现，以及将其应用于不同数据集的示例，并解释了有关数据预处理步骤和学习算法行为的每个示例。 。 。 在完成了由Andrew Ng教授的deeplearning.ai的神经网络和深度学习课程之后，我制作了此回购协议，将logistic回归应用于不同的数据集，以更好地理解算法及其工作原理。 在Coursera上， 。 什么是逻辑回归？ Logistic回归是一种用于二进制分类问题的监督学习技术，其中数据集包含一个或多个确定二进制结果（0或1）的独立变量。 在逻辑回归分类器中，您可能想要输入描述单个数据行的特征的特征向量X，并且要预测二进制输出值0或1。 更正式地说，给定输入向量X，您要预测y_hat，它是一个输出向量，描述给定特征向量X y = 1的概率， y_hat = p（y = 1 / X） 。 例如： 您有一个输入向量X，其特征是

logistic回归分析PPT课件 Logistic回归分析是一种多变量分析方法，用于研究二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系。它是一种概率型非线性回归，常用于流行病学研究中分析疾病与各种危险因素间的定量关系。 Logistic回归的优点是可以控制混杂因素的影响，真实反映暴露因素与观察结果间的关系。在流行病学研究中，Logistic回归分析可以用于研究疾病与各种危险因素间的关系，例如研究吸烟与肺癌之间的关系。 Logistic回归的分类有二分类资料Logistic回归和多分类资料Logistic回归。二分类资料Logistic回归适用于因变量为两分类变量的资料，例如研究吸烟与肺癌之间的关系。多分类资料Logistic回归适用于因变量为多项分类的资料，例如研究吸烟、酒精消费与肝癌之间的关系。 Logistic回归分析的假设包括独立性、同方差性和线性关系。Logistic回归模型可以用来计算相对危险度（RR）和奇数比（OR），从而评价暴露因素对疾病的影响。 在流行病学研究中，Logistic回归分析可以与其他研究设计相结合，例如队列研究和病例对照研究。队列研究是研究暴露因素对疾病的影响的前瞻性研究，病例对照研究是研究疾病与暴露因素之间的关系的回顾性研究。 Logistic回归分析的应用非常广泛，例如在流行病学、社会学、心理学、医学等领域都有应用。它可以用于研究疾病的危险因素，评价暴露因素对疾病的影响，检测疾病的预测模型等。 在实际应用中，Logistic回归分析需要注意一些问题，例如选择合适的模型、处理缺失值、避免多重共线性等。同时，Logistic回归分析也需要结合具体的研究问题和研究设计来选择合适的模型和方法。 Logistic回归分析是一种非常有用的多变量分析方法，广泛应用于流行病学、社会学、心理学、医学等领域。它可以帮助研究人员研究疾病与暴露因素之间的关系，评价暴露因素对疾病的影响，检测疾病的预测模型等。

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。

本文介绍了logistic回归分析作为一种多变量分析方法，用于研究分类观察结果与影响因素之间的关系。以医学研究为例，常常研究某因素存在条件下某结果是否发生以及它们之间的关系。logistic回归模型是一种概率型非线性回归模型，可以用来预测分类结果。本文还提供了一份ppt课件，介绍了logistic回归分析的统计学原理和应用。

本项目实现了机器学习中的典型分类算法逻辑斯蒂回归，项目包含数据生成、模型实现与可视化部分，代码注释清晰，且包含说明文档，对新人友好。

IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型，将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量，用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量（作为节点）和相关关系（作为边）组成。 可以处理二进制数据。

======简单的雨量预报====== 该项目的目标是根据几个参数来预测明天的天气会下雨还是不出现默认值。 由于我不是气象和气候领域的专家，因此，为了防止在选择阈值时出现偏差，我将使该应用程序的结果除二进制分类外还添加一定百分比的默认值。 有了这个简单的应用程序，人们将可以更轻松地预测明天是否会下雨。 该数据集来自澳大利亚各地多个地方的每日气象观测资料，该资料集是从澳大利亚联邦气象局获得的，经过处理后创建了这个非常大的样本数据集，用于说明分析。 如果要查看有关此项目的更多详细信息，请单击下面的链接： 应用链接= Linkedin =

logistic_regression：使用Python和Numpy从头开始进行Logistic回归

用于logisti回归分析的数据材料，可以参见我的文章进行练习logisti回归分析的方法，正在大学课上练习。

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以