【讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现

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原文出处：拓端数据部落公众号 
 分析师：Anting Li   

 
本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。通过对加州大学欧文分校提供的心脏病数据集进行分析，我们将揭示逻辑回归模型的原理、实现过程以及其在实际应用中的优势和不足。同时，我们还将介绍多种优化方法，如牛顿迭代、随机梯度下降和贝叶斯逻辑回归等，以提高模型的性能和准确性。
此外，本文还将结合代码和数据探讨非参数化的自助重采样方法在逻辑回归中的应用及模型差异分析。通过对不同计算逻辑回归参数抽样分布方法的比较，我们将深入了解这些方法的假设和适用场景，为实际应用中选择合适的方法提供参考。