内容简介 · · · · · · 《每周工作4小时》是一本从观念到行为，彻底改变你的工作方式和生活方式的书。它既是数字时代的职场励志书和创业指导书，也是新新人类的全球化生存手册和人生哲学书，中文简体字版将它定位为“全球化3.0个人版”。
原创
2021-07-20 10:26:53
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.....分析对于一个字符串如果首尾的字符相同，则删去，答案加1如果相邻的字符相同，则删去，答案加1最后，所剩的字符若不为1则答案加上 所剩字符个数/2-1.....程序：#include#include#includeusing namespace std...
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2018-11-03 15:45:00
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题目链接 题意：给n个矩形到一个平面上，求他们的总面积。 思路：将他们的x坐标从小到大排序，然后根据对于当前x坐标而言他们的y坐标区间进行相应的维护某些变化，这种解题思路就是扫描线。对于这题，我们要维护的是y区间的覆盖情况。 然后用覆盖的总长度去乘以当前两个x之间的距离，再全部加起来就是答案。对于如 Read More
原创
2021-08-25 17:32:39
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1、基本思想虽然也叫回归，但是一种分类方法。对于逻辑斯蒂回归的理解可以从两个角度展开，一个是线性回归依托Sigmoid函数应用到分类任务的拓展，另一个是基于逻辑斯蒂分布的二项分布模型。下面详细说明下（1）线性回归将输入数据的各个维度的特征进行了有效的结合（通过分配不同的权重），使得所有特征共同协同合作实现对模型的拟合。在此基础上，逻辑斯蒂回归利用sigmoid函数，将特征的线性加权结果映射到0到1
1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
题目描述 有几个古希腊书籍中包含了对传说中的亚特兰蒂斯岛的描述。 其中一些甚至包括岛屿部分地图。 但不幸的是，这些地图描述了亚特兰蒂斯的不同区域。 您的朋友 Bill 必须知道地图的总面积。 你自告奋勇写了一个计算这个总面积的程序。 输入格式 输入包含多组测试用例。 对于每组测试用例，第一行包含整数 ...
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2021-10-07 16:27:00
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说明：蒂升D:\Documents\aoyuanDocuments\蒂升\电梯设备对接接口20240221.doc 这个是对接文档。我做了3、5、7、8、13、14、17、18、19、39、41和成都瑞泉一样文档中是mqtt推送，但实际代码用的rabbitmq推送，因为每个设备连接不同的mqtt了。会推给tixin_push_msg_multiple _mqtt_tke这个项目，这个项目是王硕写的
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结。不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的
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2017-07-18 10:06:00
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首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解，以及对一些细节的进行简单剖析，还有记录本人在使用算法时的一些小经验小感想。本人一般不会对基本公式做大量推导，也不会写的太正式，这些可以在很多其他博客中找到。由于本人还是学生一枚，经验知识粗浅，还望能和朋友们参与讨论。之前本博客简单谈过线性回归相关知识点，这次来谈一下逻辑斯蒂回归。虽然也叫回归，但是逻辑斯蒂回归是一种分类算法
蒙提霍尔问题简单粗暴的理解掉蒙提霍尔问题，亦称为蒙特霍问题、山羊问题或三门问题，是一个源自博弈论的数学游戏问题，大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。问题的名字来自该节目的主持人蒙蒂·霍尔。与非常类似的有三囚问题。这个游戏的玩法是：参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车或者是奖品，选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车或奖品，而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当
本博文为逻辑斯特回归的学习笔记。由于仅仅是学习笔记，水平有限，还望广大读者朋友多多赐教。假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。利用Logistic（逻辑斯蒂）回归是一个分类模型而不回归模型。其进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数。而最佳拟合
逻辑斯蒂回归算法可用于分类问题，其本质是在线性回归的算法上用sigmoid函数进行模型变换，使得目标值介于0-1之间。本文用于对逻辑斯蒂回归算法（Logistics Regression）进行详细讲述。逻辑斯蒂回归基本假设我们知道线性回归的基本假设是h(x)=θ^Tx,为了实现介于[0,1]这种效果，需要对假设模型进行变换，变换是通过sigmoid函数实现的，sigmoid函数如下：sigmoid
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2023-11-02 11:32:25
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逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy）。都属于对数线性模型。
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（ma
逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。逻辑斯蒂分布设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x)\)
实验：模拟蒙提霍尔悖论游戏 本实验还是非常简单的，主要是对字典中键和值的类型转换有点麻烦，游戏主体部分可能有些笨重，欢迎喷我~~ 文章目录一、蒙提·霍尔悖论二、游戏实现1.生成初始化的三扇门以及门后面的物品。2.实现游戏的主体部分3.利用while循环，调用函数，进行游戏。三、源代码 一、蒙提·霍尔悖论蒙提霍尔悖论亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论、三门问题（Monty Hall pro
蒙蒂.霍尔问题 源自博弈论的数学游戏问题： 从前有一个人获得了一个猜奖的机会，他的面前有三扇门，分别是A、B、C门，其中一扇门后面藏有奖品，另外两扇门后面没有奖品。猜奖人是不知道哪扇门后面有奖品的，但是主持人知道哪扇门后面有奖品。猜奖人首先选择了A门，主持人没有立即打开A门，而是打开了B门，让猜奖人看到B门后面是没有奖品的。这时，主持人要给猜奖人一个重新选择的机
# Python 逻辑斯蒂回归
## 简介
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尤其适用于二分类问题。虽然名字中带有“回归”，但实际上逻辑斯蒂回归是一种分类算法，用于预测输入变量属于哪个类别。
逻辑斯蒂回归基于逻辑斯蒂函数（Logistic Function），也称为Sigmoid函数，将输入值映射到0和1之间。通过逻辑斯蒂函数，可以将
目录1.逻辑斯蒂回归的概念一、逻辑回归模型的原理与定义（主要思想）2.什么是Sigmoid函数2. 逻辑斯蒂回归常用的优化方法和优缺点2.1优缺点2.2常用优化方法3.逻辑斯蒂回归的代码实现3.1 代码分析3.2 数据集分类实现3.3总结1.逻辑斯蒂回归的概念一、逻辑回归模型的原理与定义（主要思想） Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为：（1）寻
逻辑斯蒂回归（分类）sigmoid函数与二项逻辑回归模型
arkit unityby Francesco Pallotta 由Francesco Pallotta (Hello, Kitty! How to make an augmented reality app using ARKit and Unity.)We’ve all heard of Augmented Reality (AR), but at this point there are f
