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8种用Python实现线性回归的方法,究竟哪个方法最高效?

说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Python实现线性回归的方法。了解了这8种方法,就能够根据不同需求,灵活选取最为高效的方法实现线性回归。 “宝刀不老”的线性回归 时至今日,深度学习早已成为数据科学的新宠。即便往前推10年,SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。 为什么我们还需要线性回归呢? 一方面,线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指

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Runtime那些事 前言 从字面意思看,就是运行时。但是这个运行时究竟什么意思?可以把它理解成:不是在编译期也不是在链接期,而是在运行时。那究竟在运行期间做了什么呢?按照苹果官方的说法,就是把一些决策(方法的调用,类的添加等)推迟,推迟到运行期间。只要有可能,程序就可以动态的完成任务,而不是我们在编译期已经决定它要完成什么任务。这就意味了OC不仅仅需要编译器,还需要一个运行时的系统来支撑。 目录 接下来就对Runtime做一个系统的介绍,主要内容包括: 简介 涉及到的数据结构 runtime.h解析 如何可以触及到RunTime? 消息 动态消息解析 消息转发 Runtime的使用场景 1.简介 根据前言,你已经了解了Runtime大概是个什么鬼,在OC发展历程中,它主要有两个版本:Legacy和Modern。Legacy版本采用的是OC1.0版本;Modern版本采用的OC2.0版本,而且相比Legacy也添加了一些新特性。最明显的区别在于: 在legacy版本,如果你改变了类的布局,那么你必须重新编译继承自它的类。 在modern版本,如果你改变了类的布局,你不必重新编辑继承自它...

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