机器学习实战之Logistic回归-低调大师

机器学习实战之Logistic回归

2018-06-24 688

本系列教程特点：

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基于《机器学习实战》

尽量避免讲太多数学公式，通过简单直白的方式讲解各算法的原理

对于算法实现的代码进行详细讲解

哪些读者可以食用：

了解机器学习的基本术语

会Python语言

会numpy和pandas库的使用

写在前面

Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。

Logistic回归原理与推导

Logistic回归中虽然有回归的字样，但该算法是一个分类算法，如图所示，有两类数据（红点和绿点）分布如下，如果需要对两类数据进行分类，我们可以通过一条直线进行划分（w0 * x0 + w1 * x1+w2 * x2）。当新的样本（x1,x2）需要预测时，带入直线函数中，函数值大于

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安装llvm、clang指定使用非默认gcc、g++

安装LLVM、clang时不使用系统默认的gcc、g++版本：官方手册安装文档： We use here the command-line, non-interactive CMake interface. Downloadand install CMake. Version 3.4.3 is the minimum required. Open a shell. Your development tools must be reachable from this shell through the PATH environment variable. Create a build directory. Building LLVM in the source directory is not supported. cd to this directory: $ mkdir mybuilddir $ cd mybuilddir Execute this command in the shell replacingpath/to/llvm/source/rootwith the path...

2018-06-25

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以下问题都来自于互联网前端面经分享，回答为笔者通过查阅资料加上自身理解总结，不保证解答的准确性，有兴趣讨论的同学可以留言或者私信讨论。 1.JS的异步机制？ 2.闭包如何实现? 3.原型链、继承？ 4.实现订阅者发布者模式？ 5.数组的方法有哪些？ 1.JS的异步机制？ JS使用一个任务队列记录异步任务的回调函数，当异步任务（或者事件被激发，如鼠标点击）完成后，其回调函数会被添加到该任务队列的末尾，JS主线程在将所有的同步任务执行完毕后，会无限循环地去检查任务队列，如果任务队列不为空，则主线程回去执行任务队列中的任务。关于异步机制的详细解答，可以参考：Javascript异步机制 2.闭包如何实现? 在计算机科学中，闭包是引用了自由变量的函数。在Javascript中，在一个函数中定义一个内部函数，并且内部函数引用了外部函数作用域的变量，然后将这个内部函数作为外部函数的返回值，这样就构成了一个闭包。如下代码： function wrapper() { var milk = '特仑苏' function drink() { console.log('我喝了' + milk) } ret...

2018-06-25

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。