利用TensorFlow实现多元逻辑回归和多元线性回归
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逻辑回归原理参考
以下是应用深度学习框架tensorflow 实现：
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多元回归原理参考
Python机器学习从原理到实践(2)：数据拟合与广义线性回归
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逻辑回归（也称“对数几率回归”）（英语：Logistic regression 或logit regression），即逻辑模型（英语：Logit model，也译作“评定模型”、“分类评定模型”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。在统计学中，logistic模型(或logit模型)用于对存在的某个类或事件的概率建模，例如通过/失败、赢/输、活着/死了或健康/生病。这可以扩展到建模若干类事件，如确定一个图像是否包含猫、狗、狮子等。图像中检测到的每个物体的概率都在0到1之间，其和为1。
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