多元逻辑回归matlab代码

对于多元逻辑回归的Matlab代码，可以使用以下代码实现：

% Load saved matrices from file
load('ex3data1.mat');
% The matrices X and y will now be in your MATLAB environment

% Add bias term to X
X = [ones(size(X, 1), 1), X];

% Set initial parameters
num_labels = 10; % Number of labels (digits)
lambda = 1; % Regularization parameter
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1); % Initial parameters

% Use fmincg function to optimize cost function
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 50);
 = fmincg(@(t)(lrCostFunction(t, X, y, lambda)), initial_theta, options);

% Predict the labels for training set
pred = predict(theta, X);

% Accuracy
accuracy = mean(double(pred == y)) * 100;
fprintf('Training set accuracy: %f%%\n', accuracy);

这段代码首先加载了保存的数据集（X和y），然后为X添加偏置项。接下来，设定了一些初始参数，包括标签的数量（num_labels），正则化参数（lambda）和初始参数（initial_theta）。然后使用fmincg函数来优化代价函数，通过最小化代价函数来学习参数（theta）。最后，使用学习到的参数对训练集进行预测，并计算准确率。

请注意，上述代码中的`lrCostFunction`和`predict`函数是需要根据具体的逻辑回归模型进行实现的。这里只提供了一个框架示例，具体实现需要根据实际情况进行调整。

：MINST的手写数字数据库
：感知机算法
：逻辑斯蒂回归模型<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [逻辑斯蒂回归 matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_46257458/article/details/115791362)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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