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This code illustrates how one vs all classification can be used using logistic regression on IRIS dataset. This code was part of my assignment, so you can apply many improvements and you can use the code in your own application. The main file for using this code is one_vs_all_log.m, this code will also help you visualize the decision boundary for all three classes using one vs all concept.
Citar como
Sander Khowaja (2026). One vs all classification using Logistic Regression for IRIS dataset (https://la.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/58273-one-vs-all-classification-using-logistic-regression-for-iris-dataset), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .
Agradecimientos
Inspirado por: Logistic Regression with regularization used to classify hand written digits, Logistic Regression for Classification, Gradient Descent Algorithm with Linear Regression on single variable
Categorías
Más información sobre Statistics and Machine Learning Toolbox en Help Center y MATLAB Answers.
Información general
- Versión 1.0.0.0 (10,4 KB)
Compatibilidad con la versión de MATLAB
- Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
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| Versión | Publicado | Notas de la versión | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 |
