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快速搭建Java生产环境

快速搭建一个java的生产环境 (本文使用于有一定基础的编程人员,如果小白的话请仔细,一步一步按照本文来 也可配置成功,有问题可在下方评论) 1.JDK 看好自己电脑的版本 X32/X64,然后下载一个版本。并不是越新越好,一般都是1.5、1.7 官网 http://www.oracle.com/technetwork/java/index.html,官网有时候会卡 我在自己的网盘里分享了,https://pan.baidu.com/s/1mjmDTOW 安装: 安装很简单,按照步骤一步一步来就好了, 这里可以更改安装路径,需要的可以自己改 这一步是安装JRE,JDK中是包含JRE的,所以可安装也可不安装 环境变量: 右击我的电脑——>属性——>高级——>环境变量——>在系统变量中找到path. 点击新建——>变量名:JAVA_HOME,变量值:你的java所在路径,如这是我的安装路径:E:\Java\jdk1.7.0_21,这个值只要到这目录就差不多了,不要在后面加\bin等东西了。 双击path——>在最前面加这么个东西%JAVA_HO...

python logistic回归

常用的分类与预测算法 回归分析 决策树 人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括: 线性回归---自变量因变量线性关系,最小二乘法求解。 非线性回归--自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解。 logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。 岭回归--要求自变量之间具有多重共线性,是一种改进最小二乘法的方法。 主成分回归--要求自变量之间具有多重共线性,是对最小二乘法的方法的改进,可以消除自变量间的多重共线性。 一般自变量和因变量之间存在线性关系的时候,就可以用线性回归的方法,而两者之间呈现的是某种曲线特性时,就用非线性回归,当自变量之间出现多重共线时,用最小二乘估计的回归系数不准确,则主要用岭回归和主成分回归法。 此处的logistics回归属于概率性非线性回归,对于二分类问题,y只有是否两个值,1和0,在自变量x1,x2,x3作用下y取值为是的概率为p,取值为否的概率为1-p。logistics回归 p=P(y=1|X),取0概率是1-p,取1和取0的概率之比为p/1-p,成...

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