Logistic回归课程实践代码合集

Logistic回归，又称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，通常用于数据挖掘和分类任务。

数据挖掘部分10第8组 作者： 巴勃罗·诺亚克（Pablo Noack）17596阿克塞尔·洛佩兹20768凯文·马卡里奥1736

逻辑回归的 Python 实现还挺常用的，是在入门阶段，能帮你快速理解分类问题的基本思路。推荐一套整理得比较完整的代码资源，逻辑清晰，变量命名也规范，跑起来没啥坑，适合拿来练手或改成自己的项目。 逻辑回归算法的 Python 代码整理得挺不错，注释清楚，结构也比较清晰。像sigmoid、costFunction这些核心函数都有，方便理解每一步到底在干啥。 代码运行起来也挺顺畅的，没什么环境依赖难搞的问题。就是标准的numpy + matplotlib套路，基本用 Anaconda 装个环境就能搞定。你要是刚看完 Andrew Ng 的课，正好可以拿这个练练。 除了代码，还有些挺有参考价值的资料

想做临床预测模型的朋友可以试试Logistic 回归，它是二分类问题的常用方法。多医疗数据集都会用到，能够帮你预测病人的风险，比如是否患病。这种模型的优点是计算相对简单，结果也易于解释。你也可以搭配一些常见的数据工具来提升预测的准确度，像sklearn库就适合这种回归问题。如果你进一步了解其他相关预测模型，也可以看看一些我分享的链接。，Logistic 回归对于初学者也比较友好，入门较快，适合用来做一些临床数据预测。

提供Logistic映射及反Logistic映射的MATLAB代码，与理论相结合，有助于深入理解映射特性。

手写的SVM 算法代码，配套的是MATLAB环境，写得挺清晰的，不是那种一看就绕晕的复杂实现，逻辑还比较好跟。最适合用来练基本功，尤其是刚学完斯坦福那门机器学习课程的同学，拿来练手正合适。 代码不只是讲 SVM，还有不少线性回归的实现，比如逻辑回归、梯度下降、正态方程，甚至还有一点点数据可视化的部分。像plotData.m、computeCost.m这些文件就能直接跑通，响应也快，适合一边调一边理解。 我还挺喜欢里头那几个案例。比如有个是预测申人是否被录取，用的是两门考试成绩去做分类；另一个是线性回归预测小吃摊的利润，场景设定蛮生活化，容易代入。 建议你运行前先看看每个.m文件的注释，逻辑还算

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

Logistic 回归节点的模型页签界面，功能布局比较清晰，参数设置也算直观，适合刚上手做分类建模的你试试看。里面能调的参数挺多，像变量选择、输出项啥的，动动滑块就能看到模型预测结果怎么变，挺方便。 Logistic 回归在做二分类问题时还蛮常见的，像客户流失预测、信用风险评估这些场景，用起来还挺顺手。模型页签这块能直接控制输出方式，比如勾选生成估计值就能让结果更直观，少跑一遍导出流程，省时间。 想调模型的表现？可以在对话框里设置变量进入方法，支持逐步、强制这类。一般刚开始调优，建议先用逐步，结果比较平稳，不容易过拟合。 如果你还不太懂怎么选变量，先从先验概率的概念入手也行，这篇文章写得比较直

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。 Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。 想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。 用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，