【视频讲解】逻辑回归原理及R语言预测心脏病、用户流失数据挖掘2实例
在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。
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Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告。在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。
