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逻辑回归和最大熵的等价性证明二分类问题选择逻辑回归（logistic regression, LR )的证明，用最大熵原理进行解释，逻辑回归和最大熵原理具有等价性，论文
sklearn逻辑回归测试数据 sklearn逻辑回归测试数据，前两列是两门课程得分，第三列是是否通过(0,1区分)
基于python的线性回归恢复图像基于线性回归进行图像插值，恢复受损图像。语言是python
逻辑回归练习数据本文档存放逻辑回归中训练和测试数据，具体内容请看博客~
基于Hbase的多分类逻辑回归算法研究为解决在大数据环境下，用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题，提出了块批量梯度下降算法，用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后，通过设置表扫描对象的起始行键参数， ... 一个数据块，如此循环，直到系数收敛或达到指定的循环控制阈值。多分类的逻辑回归问题可转换为二分类来解决，因此需要为每一个分类在训练数据表中设定结果值列，结合训练样本列簇，按块批量梯度下降算法得到每个分类的回归系数。实验结果表明，得到的回归系数，能准确的对测试样本进行分类。
Logistic回归两个项目训练集测试集源代码https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/5.Logistic回归.md 项目案例1: 使用 Logistic 回归在简单数据集上的分类项目案例2: 从疝气病症预测病马的死亡率
梯度下降法实现线性回归使用梯度下降法实现线性回归，使用的为matlab代码实现，最后生成3维gif动态演示图，演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
B系列桨 KQ,KT回归系数 B系列桨 KQ,KT回归系数可通过该公式计算出某进度下的最佳效率及其对应盘面比，桨径，推力系数，转矩系数等螺旋桨基本参数
非线性回归分析及其应用-贝茨非线性回归分析及其应用，贝茨。值得看看，对非线性回归理论学习挺有用的。

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