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Logistic回归的训练集和测试集。

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简介：
该项目的源代码位于 GitHub 仓库：https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/5.Logistic回归.md。项目包含两个案例：第一个案例展示了在简化的数据集上利用 Logistic 回归进行分类的应用；第二个案例则涉及从疝气病症预测马匹死亡率的实践。

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  • Logistic回归模型的两项训练与测试
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    本篇文章探讨了Logistic回归模型在机器学习中的应用，并详细介绍了该模型的训练和测试方法。通过分析不同参数设置下的表现，为读者提供了优化模型性能的有效策略。 项目案例1：使用Logistic回归在简单数据集上的分类。 项目案例2：从疝气病症预测病马的死亡率。
     
  • 关于对数几率回归的训练集与测试集练习
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    本练习旨在通过实例讲解如何使用对数几率回归模型，并详细介绍训练集和测试集的概念及其在模型评估中的应用。 对于进行对数几率回归练习的数据集包括两个txt文件：一个包含训练数据的文件和另一个包含测试数据的文件。训练数据集中每一行代表一条记录，共三列信息，其中最后一列为标签（label），其余两列为特征；而测试数据集中每条记录只有两列，它们是用于预测的特征值。
     
  • 逻辑回归的数据训练集
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    逻辑回归是一种统计分析方法，用于建立预测模型。本项目专注于使用数据训练集来优化逻辑回归模型，以提高分类问题上的准确率和效率。 用于训练或测试的逻辑回归数据集的相关参考代码可以在我的博客中找到。
     
  • 训练集和测试集文件.rar
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    该资源包包含用于机器学习的数据集，分为训练集和测试集两个部分，帮助用户进行模型训练与效果验证。 TensorFlow通过提取Mfcc特征并结合卷积神经网络来实现语音分类。其中，ddd文件用于训练模型，test_Data则是测试数据集。
     
  • 逻辑回归训练与测试的完整代码及数据集
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    本资源提供一个关于逻辑回归模型的全面教程，包括从准备数据到实现训练和测试的完整Python代码。通过一系列步骤详细解释了如何使用逻辑回归进行分类任务，并附有实际的数据集以供实践操作。非常适合机器学习初学者深入理解逻辑回归的工作原理与应用。 这段文字描述了一个完整的逻辑回归数据集及训练过程的Python代码示例。该代码使用Python 3编写，可以直接运行，并在模型训练完成后展示点的颜色分布以及通过训练得到的直线方程。整个流程包括了从数据准备到最终结果可视化的所有步骤。
     
  • 线性回归模型的数据训练集
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    简介：本数据集专为训练和测试线性回归模型设计，包含特征变量及对应的连续目标值，适用于评估模型预测能力。 线性回归模型常用的数据集包括50_Startups.csv和studentscores.csv。
     
  • 包含训练集和测试集的TE数据集.zip
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    本资料包提供了一个用于文本挖掘或自然语言处理研究的TE数据集，内含详细的训练集与测试集划分，便于模型开发与验证。 TE数据集是目前故障诊断领域常用的数据库之一。它由训练集和测试集两部分组成，整个TE数据集中包含22次不同的仿真运行结果的数据，每个样本有52个观测变量。d00.dat至d21.dat构成了训练集的样本段落件，而d00_te.dat到d21_te.dat则是用于测试的样本段落件。其中，d00.dat和d00_te.dat代表的是正常操作条件下的数据。 具体来说，d00.dat是通过运行25小时仿真的方式获取的数据，总共包含500个观测点；而d00_te.dat则是在48小时仿真环境下获得的测试样本段落件，该文件共记录了960个观测值。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
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    LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • Logistic回归模型详解-Logistic回归
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    简介：本文详细介绍Logistic回归模型，包括其原理、公式推导及应用案例，帮助读者深入理解该算法在分类问题中的作用和优势。 Logistic回归模型是一种概率预测模型，在给定自变量的取值情况下可以估计事件发生的概率。其中，P表示概率；β0是常数项；而β1、β2……βm则是偏回归系数。这里使用了指数函数来表达这种曲线关系。