数据输入:x(:,1:n)为特征集合,y(:,1)为训练集的分类集合(要用0和1进行分类,也就是说y中只能有0和1)

数据输出:Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系数矩阵,和测试集的结果

代码(其实就两行重要,其他的忽略了):

/*****************************************

a =glmfit(x,y,'binomial', 'link', 'logit');  //用逻辑回归来计算系数矩阵
logitFit = glmval(a,x, 'logit'); //用逻辑回归的结果预测测试集的结果

/*****************************************

例程:

/******************************************

data = importdata('somelab.xlsx');
x(:,1:4) = data.data.Sheet1(:,1:4);
y(:,1) = data.data.Sheet1(:,7);
a =glmfit(x(1:80,1:4),y(1:80,1),'binomial', 'link', 'logit');
logitFit = glmval(b,x(80:100,1:4), 'logit');

//用训练集来测试最开心咯~O(∩_∩)O~~

/******************************************

转载于:https://www.cnblogs.com/dimin/p/7854214.html

逻辑回归的MATLAB实现(二分类问题)相关推荐

  1. (转载)—— Logistic Regression(逻辑回归)模型实现二分类和多分类

    -------------------------------------------- ** 本文转载于https://blog.csdn.net/u011734144/article/detail ...

  2. Logistic Regression(逻辑回归)模型实现二分类和多分类

    一.逻辑回归 二.判定边界 当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在图中进行绘制时,通常可以找到某一个 判定边界 去将样本点进行分类.例如: 线性判定边界: 非线性判定边界: 三.二分类和sigmoid ...

  3. 逻辑回归算法——经典的二分类算法

    一.概述 1.逻辑回归(Logistic Regression)算法是分类算法,而不是回归算法 2.决策边界:可以是非线性的(高阶) 二.sigmoid函数 1.定义: g ( z ) = 1 1 + ...

  4. Lesson 4.1-4.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法逻辑回归参数估计

    Lesson 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法 首先我们来讨论关于逻辑回归的基本原理,当然,在此过程中,我们也将进一步补充机器学习数学理论基础. 逻辑回归的基本原理,从整体上来划分可以分为两个 ...

  5. 【机器学习】逻辑回归-基础认识与鸢尾花分类实操案例

    文章目录 前言 一.基本理解 二.数学原理 三.简单二元分类算法实现 四.实战案例 总结 前言 本文将会对逻辑回归的基础理解,数学原理,简单算法实现,鸢尾花分类问题实操案例去学习我们的逻辑回归. 一. ...

  6. sklearn逻辑回归参数设置_【机器学习笔记】:逻辑回归实战练习(二)

    作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 前言 前几篇介绍了逻辑回归在机器学习中的重要性:5个原因告诉你:为什么在成为数据科学家之前,"逻辑回归&q ...

  7. 逻辑回归之案例:癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测

    逻辑回归之案例:癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测 数据介绍 原始数据的下载地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ ...

  8. 利用逻辑回归进行简单的人群分类解决广告推荐问题

    利用逻辑回归进行简单的人群分类解决广告推荐问题 参考文章: (1)利用逻辑回归进行简单的人群分类解决广告推荐问题 (2)https://www.cnblogs.com/songyifan427/p/1 ...

  9. 逻辑回归灵魂拷问之(二)——渐入佳境

    逻辑回归灵魂拷问之(二)--渐入佳境 在上篇文章(小试牛刀)中我们讲述了一些逻辑回归的常见问答,这篇文章还是继续上篇文章继续深入挖掘逻辑回归的常见问题. 1.逻辑回归的为什么采用交叉熵的损失函数 这个 ...

最新文章

  1. Spark知识体系完整解读
  2. 关于Linux系统的运行级别
  3. JavaFX 2 GameTutorial第1部分
  4. 小汤学编程之JAVA基础day09——常用类(一):比较器、内部类和包装类
  5. 解决chrome/Edge提示您的连接不是私密连接的方法
  6. RS232、RS485标准以及在DB9公头、母头上的接线定义
  7. 2018通达信l2服务器源码,很后悔购买了通达信L2看盘软件,大家不要再买进这个软件了...
  8. matlab表示dbm,[转载]dBm换算成mW
  9. 深度学习-22:信息论和信息熵
  10. DirectX11,DirectX12,OpenGL,Vulkan学习资料
  11. 目标转化出价多少_浅谈什么是 oCPC 目标转化出价?
  12. 电动自行车UL认证安全标准UL2849
  13. 使用ajax模拟用户名是否被占用
  14. CF1143F/1142C U2
  15. asc18_hpl,hpc,hpcg
  16. C语言之动态分配内存
  17. 通达信资金净流入公式_通达信资金净流入指标公式$$$$$$
  18. [ORACLE] ORA-03113错误解决方案
  19. matlab中duration是什么意思,C++ duration(STL duration)模板用法详解
  20. excel pandas 画图_pandas 进行excel绘图

热门文章

  1. 怎么让电脑变成无线路由器
  2. Hadoop组件基本操作
  3. [BUUCTF-pwn]——ciscn_2019_s_3
  4. Pro *C/C++学习笔记
  5. 常见的天气现象有哪些
  6. 织梦点击数或者其他数值过【千】过【万】过【亿】的写法
  7. python 菜鸟入门
  8. 手机端适配rem计算方法
  9. MySQL性能调优与架构设计——第5章 备份与恢复
  10. VS2010 创建WindowsService服务