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在使用matlab实现logistic回归时,我们可以通过牛顿迭代的方法获得最终的回归参数。在牛顿迭代的过程中,我们会根据损失函数的梯度来更新参数,并且重复迭代直到收敛。除此之外,我们还可以通过调整正则化参数和学习率等超参数来进一步优化模型的性能。总之,logistic回归是一种非常强大的分类算法,可以在很多领域得到广泛的应用。