文本分类，使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等

使用心脏病数据集进行Logistic回归 该项目是将Logistic回归应用于心脏病患者的数据集，并使用Rstudio创建回归模型以预测潜在患者。 使用的技术/框架 RStudio Rmarkdown 电子表格 使用的RStudio库 图书馆（MASS） 图书馆（插入符号） 图书馆（阿米莉亚） 库（caTools） 图书馆（pROC） 图书馆（ROCR） 图书馆（plyr） 图书馆（GGally） 图书馆（ggsci） 图书馆（cowplot） 图书馆（ggpubr） 安装R软件包 rpack <- c("MASS", "caret", "Amelia", "caTools", "pROC", "ROCR", "plyr", "GGally", "ggsci", "cowplot", "ggpubr") install.packages(rpack) 数据集 来

47用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2.mp4.zip

LogisticRegression_LeadScoring 问题陈述： 一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。 现在，尽管X Education获得了很多潜在客户，但其潜在客户转换率却非常低。 例如，如果说他们一天之内获得100个销售线索，那么其中只有大约30个被转换。 为了使此过程更有效率，该公司希望确定最有潜力的潜在客户，也称为“热门潜在客户”。 如果他们成功地识别出这组潜在客户，则潜在客户转换率应该会上升，因为销售团队现在将更多地专注于与潜在潜在客户进行沟通，而不是打电话给每个人。 X Education已任命您帮助他们选择最有希望的潜在客户，即最有可能转化为付费客户的潜在客户。 公司要求您建立一个模型，在该模型中，您需要为每个潜在客户分配潜在客户得分，以使潜在客户得分较

机器学习逻辑回归代码+资源

机器学习逻辑回归代码+资源

使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)使用Logistic回归预测糖尿病得病率： 1.准备数据：用Python解析csv文件并填充缺失值 2.分析数据：可视化并观察数据 3.训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数 4.测试算法：为了量化回归的效果需要观察错误率，根据错误率决定是否退到训练阶段，通过改变迭代次数和步长等参数来得到更好的回归系数。

c#实现梯度下降算法逻辑回归c#实现梯度下降算法逻辑回归c#实现梯度下降算法逻辑回归

该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。

泰坦尼克号乘客生还预测——它是一个二分类问题，要求根据乘客的相关信息去预测乘客的生还，我们使用逻辑回归模型去预测