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

在VsCodes中利用TensorFlow.js实现逻辑回归的源码

python机器学习逻辑回归算法 相关代码

利用几组正负样本组成手写体数据集,进行训练和测试.迭代次数5次,学习率0.001,计算测试集的精度,给出训练过程的收敛曲线,并对模型进行可视化分析

逻辑回归一般指logistic回归。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

多分类逻辑回归数据实例

推荐器：利用逻辑回归算法建造的简单的推荐系统

任务是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv。模型比较了随机森林，逻辑回归，adboost，gbdt，xgboost的分类准确率，最终选取gbdt进行调参优化，提升了1pt

c++复现逻辑回归算法可以用于学习内含数据集以及模型