基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

糖尿病逻辑回归 使用Logistic回归预测一个人是否患有糖尿病。

物流人工智能_机器学习

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逻辑回归模型训练分类器并可视化（每一行表示一个样本，每一行有三个数值，其中前两个值代表输入属性x，最后一个值代表标签y）

机器学习实战数据集def loadDataSet(): 3 dataMat = [] ; labelMat = [] 4 fr = open('testSet.txt') 5 for line in fr.readlines(): # 对文件的数据进行按行遍历 6 lineArr = line.strip().split() 7 dataMat.append([1.0, float(lineArr [0]), float(lineArr[1])]) 8 labelMat.append(int(lineArr[2])) # 数据的类别号列表丰富

使用Logistic回归的糖尿病分类模型 据估计，全世界有4.15亿人患有糖尿病，估计占世界成年人口的11分之一。 46％的糖尿病患者未被诊断。 作为“彩色计算机视觉编码器”课程的一部分，我们学习了许多不同的机器学习算法，以及如何将它们用于解决现实世界中的问题。 对于实用分类，我选择浏览包含糖尿病最常见症状的糖尿病数据集。 我的模型能够弄清楚“多尿症”和“多尿症”是最常见的糖尿病指标。 我用来解决此任务的方法是： 数据集 数据上传到AWS S3- 建立 用法

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