logistic 回归方程 C++

逻辑回归方程在C++中可以通过使用数学库或机器学习库来实现。你可以使用C++中的数学函数库来计算逻辑回归方程中的sigmoid函数，以及进行矩阵运算和向量操作。另外，也可以使用机器学习库，如OpenCV或TensorFlow等，来实现逻辑回归算法。

以下是一个使用C++实现逻辑回归方程的简单示例代码：

#include <iostream>
#include <cmath>

// 定义sigmoid函数
double sigmoid(double z) {
    return 1 / (1 + exp(-z));
}

// 定义逻辑回归预测函数
double predict(double* weights, double* features, int num_features) {
    double z = 0;
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        z += weights\[i\] * features\[i\];
    }
    return sigmoid(z);
}

int main() {
    // 定义权重和特征向量
    double weights\[\] = {0.5, -0.3, 0.8};
    double features\[\] = {1.0, 2.0, 3.0};
    int num_features = sizeof(features) / sizeof(features\[0\]);

    // 预测结果
    double prediction = predict(weights, features, num_features);

    // 输出预测结果
    std::cout << "Prediction: " << prediction << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们定义了一个sigmoid函数来计算逻辑回归方程中的概率值。然后，我们定义了一个预测函数，它使用权重和特征向量来计算预测结果。最后，我们在主函数中使用示例权重和特征向量进行预测，并输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的实现和数据处理。你可以根据自己的需求和具体情况进行适当的修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Logistic Regression逻辑回归函数Python实现](https://blog.csdn.net/lyx369639/article/details/125309643)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）（理论+图解+公式推导+代码实现）](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/119672933)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]