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breast_cancer数据集
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数据挖掘
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乳腺癌数据集。共569个样本，每个样本30个特征，阳性样本357，阴性样本212。
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Breast cancer data for machine learning.
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乳腺癌复发数据集，由南斯拉夫卢布尔雅那大学肿瘤研究所的M. Zwitter 和 M. Soklic 于1988年捐赠。包含286条记录，10个属性（是否复发，肿瘤位置、大小、结节等），都为分类变量，可用于练习数据挖掘。
乳腺癌breast-cancer 数据集
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本数据集是支持向量机数进行数据训练和测试的668样本，10维度，二分类。
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逻辑回归（Logistic Regression），简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。
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【标题】"images.rar_breast cancer_breast images_breast thermal_breast_can" 指的是一份关于乳腺癌的图像数据集，它被压缩在名为 "images.rar" 的文件中。这个数据集专门关注乳腺的热成像，用于研究和分析乳腺癌...
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在数据分析和机器学习领域，"breast_cancer_wisconsin_data_set" 是一个经典的数据集，主要用于训练和评估分类算法，特别是针对二元分类问题，即判断女性患者是否患有乳腺癌。这个数据集包含了从威斯康星州医疗机构...
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乳腺癌分类 问题陈述 根据多种观察/特征预测癌症诊断是良性还是恶性 使用了30个功能，例如： -半径（从中心到周长上的点的距离的平均值） -纹理（灰度值的标准偏差） - 周长- 区域-平滑度（半径长度的局部变化） -紧凑度（周长^ 2 /面积-1.0） -凹度（轮廓凹部的严重程度） -凹点（轮廓上凹部分的数量） -对称-分形维数（“海岸线近似值” -1） 数据集可使用所有30种输入功能进行线性分
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这是博客《机器学习（回归七）——逻辑回归-代码实现》代码中用到的数据，使用逻辑回归基于病理数据进行乳腺癌预测。来源于(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Original%29)。这是一个压缩包，解压出来是.data文件，就是代码中引用的数据。
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