andre/100-Days-Of-ML-Code
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goelo
2018-08-08 20:53:31 +08:00
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Code/Day 6_Logistic_Regression.md
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@ -1,12 +1,12 @@
<div style="align: center"> <p align="center">
<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%204.jpg?raw=true"/> <img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%204.jpg?raw=true">
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### 数据集 | 社交网络 ### 数据集 | 社交网络
<div style="align: center"> <p align="center">
<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Other%20Docs/data.png?raw=true"/> <img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Other%20Docs/data.png?raw=true">
</div> </p>
该数据集包含了社交网络中用户的信息。这些信息涉及用户ID,性别,年龄以及预估薪资。一家汽车公司刚刚推出了他们新型的豪华SUV，我们尝试预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来表示用户是否购买。我们将建立一种模型来预测用户是否购买这种SUV，该模型基于两个变量，分别是年龄和预计薪资。因此我们的特征矩阵将是这两列。我们尝试寻找用户年龄与预估薪资之间的某种相关性，以及他是否购买SUV的决定。 该数据集包含了社交网络中用户的信息。这些信息涉及用户ID,性别,年龄以及预估薪资。一家汽车公司刚刚推出了他们新型的豪华SUV，我们尝试预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来表示用户是否购买。我们将建立一种模型来预测用户是否购买这种SUV，该模型基于两个变量，分别是年龄和预计薪资。因此我们的特征矩阵将是这两列。我们尝试寻找用户年龄与预估薪资之间的某种相关性，以及他是否购买SUV的决定。