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线性回归的因变量 Y 必须为连续变量，但当我们研究的因变量为分类变量时，因为不再是随机变量，不符合正态分布，因此不能采用线性回归，此时应该使用Logistic 回归。 Logistic 回归分析也用于研究变量之间的影响关系，即 X 对Y 的影响情况，此处涉及的Y 是分类数据。结合 Y 的具体情况，Logistic 回归分析可以分为三种，分别是二元 Logistic 回归、多元无序 Logistic 回归和多元有序 Logistic 回归。Logistic 回归分析的分类情况如下图：

Python中的轨迹分析和分类（Pandas和Scikit Learn） 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset，其中地理点与时间间隔成对。 首先，我们清理数据集，然后形成轨迹（具有相应的路线ID）。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离（它们的两个点之间）过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是： 快速动态时间规整（Fast-DTW） ，取自 我实现的最长公共子序列算法。 每次考虑的距离是点的Haver

LogisticRegression_LeadScoring 问题陈述： 一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。 现在，尽管X Education获得了很多潜在客户，但其潜在客户转换率却非常低。 例如，如果说他们一天之内获得100个销售线索，那么其中只有大约30个被转换。 为了使此过程更有效率，该公司希望确定最有潜力的潜在客户，也称为“热门潜在客户”。 如果他们成功地识别出这组潜在客户，则潜在客户转换率应该会上升，因为销售团队现在将更多地专注于与潜在潜在客户进行沟通，而不是打电话给每个人。 X Education已任命您帮助他们选择最有希望的潜在客户，即最有可能转化为付费客户的潜在客户。 公司要求您建立一个模型，在该模型中，您需要为每个潜在客户分配潜在客户得分，以使潜在客户得分较

使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)使用Logistic回归预测糖尿病得病率： 1.准备数据：用Python解析csv文件并填充缺失值 2.分析数据：可视化并观察数据 3.训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数 4.测试算法：为了量化回归的效果需要观察错误率，根据错误率决定是否退到训练阶段，通过改变迭代次数和步长等参数来得到更好的回归系数。

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在本文中，我们将研究一种称为Logistic回归分类器的有监督的机器学习算法，用于多类分类。

C++编写的Logistic回归分类器过滤垃圾邮件，采用了梯度下降法

基于Logistic映射的随机信号发生器的设计，张新国，夏春水，在分析Logistic映射区间特性的基础上，通过对Logistic映射迭代公式进行改造，利用AT89C51单片机及外围器件制作出可编程的随机信号发生器�