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现代统计学与ＳＡＳ应用
- 本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
wald
- 用LUA编写的logistic回归分析中的wald检验-wald test in logistic regression using LUA
Logist_Regression
- Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法-Logistic regression (logistic regression) is more commonly used current industry machine learning methods
LogisticRegression
- 该算法是实现二值Logistic回归算法。包含方差分析检验，回归系数，相关系数，剩余标准差，标准偏回归系数，点预测值，区间预测值。-The algorithm is to achieve binary Logistic regression algorithm. Included analysis of variance, regression coefficients, correlation coefficient, residual standard deviation, standard
plot_digits_pipe
- GridSearchCV用于设置PCA的维度，解决逻辑回归预测时，PCA维度降维问题。-The PCA does an unsupervised dimensionality reduction, while the logistic regression does the prediction. We use a GridSearchCV to set the dimensionality of the PCA
(1)线性回归、logistic回归和一般回归
- logic descr iption
logisticRegressionshiyan线性回归
- 用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，建立Logistics回归模型，并根据此预测疾病发生的概率等(Used for data mining, disease automatic diagnosis, economic forecasting and other fields. For example, to explore the risk factors for disease, establish Logistics regression model,
Logistic
- 基于Logistic回归采用梯度提升算法及算法改进(Logistic regression and algorithm improvement)
Classifiers
- 我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器（判别分析，贝叶斯，神经网络，支持向量机，决策树，基于规则的分类器，升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏，广义线性模型，线性，偏最小二乘法和主成分回归，logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法），实现在WEKA，R（有或没有插入包），C和Matlab，包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class
人口预测模型
- 数学建模人口预测程序加例子，用马尔萨斯＋logistic做的(Mathematical modeling of population prediction program and examples, using Malthus + logistic)