German-Credit-Risk UCI Machine Learning Dataset models = pd.DataFrame({'Models':['Random Forest Classifier', 'Support Vector Classifier', 'Logistic Regression', 'Gradient Boost Classifier'],'Score':[score_rfc ,score_svc, score_lr, score_gbc]}) models.sort_values(by='Score', ascending = False)

数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

基于50万亚马逊美食评论数据集的评论分类系统 Review classification system based on 500 thousand Amazon gourmet review data 数据集下载地址Data set download address: 1.http://download.csdn.net/download/huangyueranbbc/9935028 2.https://www.kaggle.com/snap/amazon-fine-food-reviews 需要更多资源请关注。 Github: https://github.com/huangyueranbbc

K类逻辑回归分类基于K二元逻辑分类器

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主要介绍了Python利用逻辑回归分类实现模板的思路，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

此文档包含了大数据逻辑回归分类算法 算法+源码+详细步骤

这个数据集是用于通过声音的一些属性来鉴别声音的性别。数据集包含了3168条数据记录， 分别来自男性或女性的声音属性。数据集格式是csv格式。声音的属性包括平均频率，频率的表方差，频率的中位数等20项声音属性，皆为float类型数据。每条记录还标识了性别，male（男），female（女）。 同时附有python读取数据的源代码，包括从文件读取数据，乱序数据处理，批量返回等方法。

使用逻辑回归分类鸢尾花和红酒等级，包括源码、训练数据和测试数据