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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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

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python，软件安装包，版本3.8.2 注：个人学习使用

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随着互联网的不断普及，用户存储在云盘上的数据量越来越大，数据类型页越来越多样化，不仅有传统的文本文件，二进制文件，还有视频，音频，图像，图片等。这些数据不仅类型繁多，而且数据量普遍庞大。所以本项目是利用Python与HDFS相结合实现的云盘系统，能够完成一些简单的操作。

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