在 python 中用 scikit-learn 库的 LogisticRegression 模型来实现逻辑回归。首先，自定义一组训练数据，包括输入特征和目标变量；然后，使用 LogisticRegression 类的 fit() 方法来训练模型。最后，用 predict() 方法来进行预测一组输入数据的结果。

乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

isodata的matlab代码博客分类器 具有 l2 正则化的逻辑回归 Gaussian Naïve Bayes kmeans isodata 通用算法

垃圾邮件分类---安然数据集 使用逻辑回归和计数向量化将Enron数据集的电子邮件分为垃圾邮件或火腿邮件。 注意：彻底评论了Jupyter / IPython笔记本，因此这里不需要广泛的自述文件。

莺尾花源码，其中包含： 逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN

预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求，因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域，书籍出版远远落后于业界知识更新，这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐，而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结，作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的技术脉络，希望能对大家有所帮助。在计算广告系统中，一个可以携带广告请求的用户流量到达后台时，系统需要在较短时间（一般要求不超过100ms）内返回一个或多个排序好的广告列表；在广告系统中，一般最后一步的排序score=bid*pct^alpha；其中alp

主要介绍了python编写Logistic逻辑回归的相关代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于开源URL数据字符串特征的恶意性检测项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 从kdnuggets上收集到了带标签（good/bad）的URL数据集，共416350条，其中异常数据（bad）71556条，占比17.19%； 正常数据（good）344794条，占比82.81%。 将全体数据划分为训练集（70%），验证集（15%）和测试集（15%），并且在每个集合中均保持异常数据所占比例相同。 分类器模型 准确度（%） 精确度（%） 召回率（%） 贝叶斯 85.88 60.82 50.25 AdaBoost 92.84 86.05 69.65 随机森林 97.13 95.9 87.05 决策树 94.63 83.9 85.11 逻辑回归 90.86 83.29 58.58 梯度提升树 96.35 93.7 84.45 基于投票的分类器 97.1 92.51 90.48

音频流派分类 使用机器学习算法自动进行音乐流派分类，例如逻辑回归和 K-最近邻 使用语言： Python 2.7 此存储库包含根据以下流派对音乐进行分类的开发代码： 蓝调 古典（西方） 国家 迪斯科 金属 流行音乐 数据集 用于训练模型的数据集是 GTZAN 数据集。数据集简介： 该数据集用于 G. Tzanetakis 和 P. Cook 在 2002 年 IEEE Transactions on Audio and Speech Processing 中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。 该数据集由每 30 秒长的 1000 个音轨组成。它包含 10 个流派，每个流派由 100 首曲目表示。曲目均为 .wav 格式的 22050Hz 单声道 16 位音频文件。 官方网页：marsyas.info 下载大小：约1.2GB 下载链接：下载 GTZAN 流派合集

贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score