纯python3.5代码实现逻辑回归的二分类（附数据）

课后习题：二分查找实现

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Python3.5技術手冊是基于Python3.5编写，涵盖Python3.0到3.5的实用特性。詳述函式、模組、類別與套件管理,深入探討常用模組之應用與實作

由于官网提供的anaconda都是python3.6的，在配置TensorFlow的时候很麻烦，还要新建一个python3.5的环境，所以搞了很久才弄好，现在用这个默认python3.5，就没有那些问

利用Python编写的10代码可以使用批量梯度下降算法实现线性回归模型，具有高效可靠、易于操作等特点，可广泛应用于数据分析领域。本文将详细介绍该算法的原理、流程和代码实现，并提供相关的示例和应用实例。

内含有逻辑回归的源代码是数据集，使用Python3编码，有封装好的逻辑回归所需要的各种函数，适合新手学习。

logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病