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面部识别算法一直让我着迷 ， 并且我想要通过一些数据展示我新发现的逻辑回归技能 ， 我创建了一个基于我发现的称为“Skin Segmentation”的数据集的模型 。

----实操练习：玩转逻辑回归之面部识别！//----

如其描述中所述 ， 这些数据是通过从各种年龄组（年轻、中年和老年人） ， 种族群体（白人、黑人和亚洲人）以及从FERET数据库和PAL数据库中的面部图像中随机抽样B、G、R值来收集的 ， 该数据集有245,057行和4列（B、G、R以及一个二进制列 ， 表示图像被分类为包含皮肤或不包含皮肤） ， 后一栏为逻辑回归提供了成熟的数据集 。

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