分类问题属于监督学习的一种，要预测的变量 ? 是离散的值，使用逻辑回归 (Logistic Regression)算法来解决此类问题。模型假设逻辑回归模型的假设是： ℎ?(?) = ?(???) 其中： ? 代表特征向量， ? 代表逻辑函数（logistic function是一个常用的逻辑函数为 S 形函数（Sigmoid function）），公式为： ?(?) = 1/（ 1+?^−?）。即
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2024-06-12 20:28:22
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Logistic回归算法优缺点：1.计算代价不高，易于理解和实现2.容易欠拟合，分类精度可能不高3.适用数据类型：数值型和标称型算法思想：其实就我的理解来说，logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归，这个sigmoid函数的好处就在于，将结果归到了0到1这个区间里面了，并且sigmoid（0）=0.5，也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了。这里
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2023-10-10 14:53:51
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# 如何创建一个Python数学模型函数包
作为一名刚入行的开发者，学习如何创建自己的Python数学模型函数包是一项重要的技能。本文将带您逐步完成这一过程，并提供示例代码和详细注释。我们会首先概述整个流程，然后详细解释每一步的实现。
## 整体流程
下面是创建一个Python数学模型函数包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设定项目结构
目录3.1 基本形式3.2 线性回归情形1, 输入属性只有1个情形2, 样本属性d个, 多元线性回归线性模型变化, 广义线性模型3.3对数几率回归对数几率函数对数几率回归参数估计-极大似然法求最优解-牛顿法矩阵求导3.4线性判别分析参数估计-拉格朗日乘子法推广到多分类任务参数估计-广义特征值问题3.5多分类学习ECOC3.6类别不平衡问题习题3.13.23.63.73.83.93.103.1 基本
本内容将介绍机器学习中的 Logistic 回归 及 Python 代码实现，和 Softmax 回归。 Logistic 回归（logistic regression，也称逻辑回归和对数几率回归）是一种经典的分类模型，属于广义的线性回归分析模型。虽然名称中包含了“回归”，但是实际上它不是回归模型，而是分类模型。一、Logistic 回归 在阅读本内容前，需要了解 线性回归模型 的基本概念
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2023-07-31 21:23:07
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Java 泛型简介一、泛型定义Java 泛型（generics）本质是参数化类型，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。是 JDK 5 中引入的一个新特性, 泛型提供了编译时类型安全检测机制，该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。你可以写一个泛型方法，该方法在调用时可以接收不同类型的参数。根据传递给泛型方法的参数类型，编译器适当地处理每一个方法调用。二、使用泛型的意义1.适用于多种数据类型
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2023-06-19 14:48:14
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sdf中，可以对position进行旋转xy或者yz或者xz
原创
2023-02-09 00:59:14
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之前我们已经了解了Logistic回归的分类原理(海人：logistic回归原理分析)，现在我们通过程序实现他。我在标题写上了简单易懂，至于为什么？因为我也是今天第一次用python语言编写Logistic回归，所有的函数与库都是查阅了许多资料再整理写出的，所以相信您能看懂本篇文章。一、编程准备首先，我们需要用到三个库文件，分别为numpy、pandas、scikit-learn(编程或者平时都称
# Python 泛型函数：一种灵活而强大的编程工具
在 Python 中，泛型函数是一种允许你编写通用操作的工具。通过使用泛型函数，您可以编写适应多种数据类型的代码，减少代码重复，同时增加可读性和可维护性。这使得泛型编程在函数的设计和实现过程中，成为一个非常有用的概念。
## 为什么使用泛型函数？
泛型函数的主要好处在于它们的灵活性和可重用性。通过允许不同类型的输入，泛型函数能够处理更广泛
原创
2024-10-18 03:46:28
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# Python赋值型函数实现指南
## 引言
在Python中，函数是一种非常重要的概念。它可以帮助我们封装一段可重用的代码，并通过调用函数来实现某些功能。在本文中，我将向你介绍如何实现Python中的赋值型函数，以帮助你更好地理解和应用这一概念。
## 什么是赋值型函数
赋值型函数是指函数可以将计算得到的结果赋值给一个变量，使得这个结果可以被其他代码块使用。这种函数一般会有返回值，并且可以
原创
2023-11-17 09:57:06
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# Python 泛型函数实现指南
## 概述
在 Python 中，泛型函数是一种可以处理不同类型数据的函数。通过泛型函数，我们可以编写出适用于多种类型数据的通用代码，提高代码的复用性和可维护性。
本文将引导你学习如何实现 Python 泛型函数。我们将按照以下步骤进行讲解：
1. 确定函数参数与返回值类型
2. 使用类型变量声明泛型函数
3. 使用泛型函数处理不同类型数据
接下来，让
原创
2023-08-12 12:40:59
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泛型函数是一种在Python中实现灵活和可重用代码的方式，允许在编写函数时不指定具体数据类型，以便可以适应不同的数据类型。在本博文中，我将详细记录处理“泛型函数python”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦。
### 环境配置
首先，我们需要配置Python环境，确保我们拥有支持泛型函数的Python版本。以下是流程图和依赖版本表格。
```merm
前言import cvxpy as cp
import numpy as np
M = 10000
t = np.array([210, 300, 100, 130, 260])
s = np.array([150, 210, 60, 80, 180])
x = cp.Variable(5, integer=True)
obj = cp.Maximize(cp.sum(cp.multiply(
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2023-11-02 22:50:17
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泛型语义 泛型(Generic Programming)，即是指具有在多种数据类型上皆可操作的含意。泛型编程的代表作品 STL 是一种高效、泛型、可交互操作的软件组件。 泛型编程最初诞生于 C++中，目的是为了实现 C++的 STL（标准模板库）。其语言支持机制就是模板（Templates）。 模板的精神其实很简单：类型参数化(type parameterized)，即，类型也是一种参数，也
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2023-08-11 22:18:06
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Logistic模型1. Logistic模型概述Logistic模型，又称为逻辑回归模型，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概率值而非实数。它通过将线性回归模型的输出通过一个非线性函数（称为“逻辑函数”）进行映射，将连续的输出转化为概率值。2. Logistic模型原理Logistic模型基于以下假设：数据具有线性可分性，即可以通过一个超
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2023-10-10 10:57:30
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1. 介绍（由线性模型引出logistic回归）首先介绍一下什么是线性模型呢？线性模型的定义如下：给定 个属性描述的样本 ， 代表样本在第 个属性上的取值。 线性模型的目的是学习一个函数，它可以通过属性的线性组合来进行预测。 线性模型中的$textbf x$直观的表达了各个属性在预测中的重要性，具有很好的可解释性
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2024-04-21 15:17:28
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基本思想回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些数据点进行拟合（该线成为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，使用最优化算法寻找最佳拟合参数。Logistic回归优缺点优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值型和标称型Sigmoid函数为了对数据进行预测分类
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2023-09-07 10:43:57
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使用 OpenAI API 实现函数调用以增强 LLM 能力的步骤指南。译自Getting Started With Function Calling in LLMs，作者 Oladimeji Sowole。函数调用是大型语言模型 (LLM)（如 GPT-4）中的一项强大功能，它允许这些模型与外部工具和 API 无缝交互。此功能使 LLM 能够将自然语言转换为可操作的 API 调用，从而使它们在现
翻译
2024-08-10 20:47:04
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# 构建ResNet深度学习模型函数指南
在构建ResNet（Residual Network）深度学习模型之前，我们需要明确采取的步骤。本指南将帮助你了解该流程，并提供详细代码示例和注释，确保你能顺利实现。
## 流程概览
我们可以将整个构建ResNet模型的过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
线性回归相当于也是多项式回归，对数据进行拟合，拟合时使用最小二乘法，得到模型后可以用于已知变量的结果预测。逻辑回归logistics regression为什么会被翻译成逻辑回归？查了下词典，logistics是后勤的意思。这里只是音译，而逻辑回归在计算时会用到对数函数（logit），所以逻辑回归也叫Logit model。逻辑回归相当于建造了一个数据的映射，将二类数据的划分阈值固定为1个固定值，
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2024-05-16 11:20:39
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