Sparse Logistic Regression

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，因此，模型始终预测为0时，正好能够正确分类一半的样本。下图显示了精度与 L1 正则化参数 的关系。实验还揭示了一个有趣的模式，数据集中的相关特征数量约为 15-20 个。

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。

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。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。

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

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

Matlab开发 - 在TLAB中使用ekasSVM回归函数。演示如何将WEKA的ML库导入Matlab，并使用SVM回归。

在高维插值中，我们面临“维数灾难”：当我们增加维数时，样本数呈指数增长。减少这种影响的一种方法是使用稀疏网格。当梯度信息可用时，例如来自伴随求解器，梯度增强稀疏网格提供了进一步减少样本数量的可能性。

以下是展示logistic混沌序列的Matlab代码，确保代码能够成功运行并生成预期结果。