matlab逻辑回归分类器

Matlab逻辑回归分类器是通过将逻辑回归的理论实现到代码中来解决实际的二分类问题的方法。这种分类器使用了来自MINST的手写数字数据库中的数据集。该数据集包含5000张图片的灰度构成的矩阵X，每行有400个元素，表示图片的灰度。同时，向量y表示每张图片中的数字，将数字0对应的数据映射到10上。

训练一个逻辑回归分类器的过程与二元分类相似，但在这里我们使用了函数fmincg，而不是matlab自带的函数fminunc。两者的优化结果相似，但是fmincg在处理参数数量较多的优化时具有更高的效率。通过调用这个函数，我们可以训练一个分类器，用于对新的图片进行数字分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归用于二分类任务（Matlab实现）](https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99441652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [机器学习：使用matlab实现逻辑回归解决数字识别（多元分类）问题](https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122643694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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