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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

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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。

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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

train.csv中存储了原始数据，每人拥有年龄，工作类型等14个维度，共32561个样本。最后一个维度为label，即收入是否大于50k。

逻辑回归matlab代码VR-SGD VR-SGD演示（与一些主要算法比较）。 方法“ VR-SGD”在论文中进行了描述：“ VR-SGD：一种用于机器学习的简单随机方差降低基准”，尚凡华，IEEE会员，周开文，James Cheng，曾钰成，曾丽君，会员，IEEE和陶大成研究员 用法 所有算法均以C ++实现，包括SAGA，SVRG，Prox-SVRG，Katyusha，VR-SGD，并且所有参数均可通过MATLAB传递。 要在MATLAB中运行演示，请首先在MATLAB终端中运行mex_all以生成mex文件（请注意，编译器应支持c++11 ） 确定参数在MATLAB文件中并通过Interface传递参数，以运行用C ++实现的算法，这是一段示例代码： % load dataset variable X,y algorithm = ' VR_SGD ' ; % SAGA / SVRG / Prox_SVRG / Katyusha / VR_SGD loop = int64(passes / 3 ); % loop count for Prox_SVRG passes = 240 ;