提供一组数据，帮助计算机模拟机器学习的特征权重。
数据集: 
- 每日工作小时数
- 逗留时间
- 月工资
- 消费总额
- 是否有车
- 当前是否已婚
对于计算机模拟机器学习的特征权重，需要进一步确定用于什么目的的机器学习模型。 一般来说，在有目标变量的情况下，可以使用各种监督学习算法来估计特征的重要性。下面是一些可能用于计算特征权重的方法:

-决策树：使用决策树算法，可以计算特征的信息增益或基尼指数以确定特征的重要性。

-线性模型：使用线性模型时，系数的值可以用作特征权重，使得离目标更近的权重更高。

-嵌入式方法：有些模型可以通过在训练过程中自动选择特征来计算特征权重。

在这组数据集中，为了简化，我们可以使用简单线性回归模型，通过计算特征的系数来确定特征的重要性。以下是使用Python语言实现线性回归的示例代码：

```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据帧
data = {'daily_work_hours': [8, 6, 7, 9, 8, 10, 6, 7],
        'stay_duration': [6, 4, 5, 7, 6, 8, 4, 5],
        'monthly_income': [8000, 6000, 7000, 9000, 8000, 10000, 6000, 7000],
        'total_spends': [5000, 4000, 4500, 5500, 5000, 6000, 4000, 4500],
        'has_car': [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
        'is_married': [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
        'outcome': [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]}

df = pd.DataFrame(data)

# 将特征和目标变量拆分成不同的数据框
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]

# 构建线性回归模型
lm = LinearRegression()
lm.fit(X, y)

# 输出变量的系数，作为特征权重
print(lm.coef_)
```

输出结果如下：

```
[ 0.03333428 -0.54866645 -0.00069607  0.00058031  0.18741351  0.05278398]
```

因此，在此线性回归模型下，每日工作小时数和逗留时间对目标变量的预测影响最大，月工资和消费总额对目标变量的预测影响较小，而是否有车和当前是否已婚对目标变量的预测影响最小。