數據輸入：x(:,1:n)為特征集合，y(:,1)為訓練集的分類集合(要用0和1進行分類，也就是說y中只能有0和1)
數據輸出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系數矩陣，和測試集的結果
代碼（其實就兩行重要，其他的忽略了）：
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a =glmfit(x,y,'binomial', 'link', 'logit'); //用邏輯回歸來計算系數矩陣
logitFit = glmval(a,x, 'logit'); //用邏輯回歸的結果預測測試集的結果
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例程：
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data = importdata('somelab.xlsx');
x(:,1:4) = data.data.Sheet1(:,1:4);
y(:,1) = data.data.Sheet1(:,7);
a =glmfit(x(1:80,1:4),y(1:80,1),'binomial', 'link', 'logit');
logitFit = glmval(b,x(80:100,1:4), 'logit');
//用訓練集來測試最開心咯~O(∩_∩)O~~
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