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机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法
本小节主要依据sklearn的设计理念封装我们自己的逻辑回归算法，最后在jupyter中调用并实现。 a 实 现 逻 辑 回 归 算 法 在之前的小节中详细推导了逻辑回归算法的损失函数。 由于逻辑回归算法没有解析解，只能通过梯度下降算法更新迭代求解，因此我们又详细推导了损失函数相应的梯度向量以及向量化的梯度表达式。 通过之前的学习我们知道逻辑回归算法和线性回归算法有很多相似之处，我们完全可以在原来实现的LinearRegression基础上修改成LogisticRegression。 接下来就具体的实现我们自己的逻辑回归算法： 导入相应的模块 由于逻辑回归算法解决的是分类问题，所以通过accuracy_score准确率来评估模型的好坏。 在这里我们仿照sklearn中的设计模式，将LogisticRegression封装成类，通过在类中定义方法实现相应的算法逻辑。
82920发布于 2020-02-26 - 来自专栏高渡号外
Python入门（9）
Python入门（9/18） 第九节 数据结构：列表 大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构 学术上，它叫做数据结构与算法。 这其中，变量就是最基本的数据，处理数据的方法，就是所谓的算法。算法如精灵，千变万化，依赖于我们的智慧。 （9）、list.extend(seq)：在列表末尾追加另一个序列中的值。 8、列表的合并与追加 1、list列表的合并运算使用“+”号，它将生成一个新的列表。
83530发布于 2020-09-22 - 来自专栏dotnet & java
WCF入门（9）
前些天往手机里面放了几集WCF入门视频，今天用暴风影音看了一下，发现极其不清楚，图像被严重压缩了，正愁是不是试试迅雷影音之类的软件时，想到了系统不是自带了播放器，一试，果然，效果不错。 378190436 第九集 How to enable tracing and message logging in WCF （如何在WCF里面启用追踪和记录日志） 今天第九集（希望以后能做到每天一集），入门视频
43010发布于 2018-08-24 - 来自专栏柠檬先生
VUE 入门基础(9)
el: '#list-demo', data: { items: [1,2,3,4,5,6,7,8,9] el: '#flip-list-demo', data: { items: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
2.2K50发布于 2018-01-22 - 来自专栏大数据和云计算技术
算法基础9：散列表
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第9篇《散列表》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 平衡树之红黑树 散列表是我们比较简单的一种查找算法，是用这种建议方法的扩展并能够处理更加复杂的类型的键 使用散列表的查找算法分为两步 第一步用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。理想情况下，不同的键都可以变为不同的索引，但有时有特殊情况，这就涉及到我们的第二步处理碰撞冲突的过程。 一、散列函数键值转换 散列算法有很多种实现，在java中没中类型都需要相应的散列函数，例如;在正整数 最常用的是除留余数法（k%M）。 三、应用 散列表的应用是使用最广泛的算法之一 信息安全领域： Hash算法 可用作加密算法。
86120发布于 2018-07-26 - 来自专栏分享/效率/工具/软件
shell入门系列(9)grep
shell入门系列(9)grep 简介 搜索文本文件内容,默认输入匹配到的那一行 通配符 正则表达式 入门小案例 搜索单个文件 # grep "内容" 文件 grep "bash" ~/.bashrc 选项 -E 使用正则表达式 # grep -E "[0-9]+" ~/.bashrc egrep "[0-9]+" ~/.bashrc [外链图片转存失败(img-Us3HVPA2-1563242272153
57420发布于 2019-09-17 - 来自专栏wuter
JavaWeb后端入门9—JSTL
主要和EL来取代传统页面上直接嵌入Java代码写法。提升程序可读性、维护性和方便性。
38900编辑于 2025-04-03 - 来自专栏EdisonTalk
MongoDB入门实战教程（9）
本系列教程目录： MongoDB入门实战教程（1） MongoDB入门实战教程（2） MongoDB入门实战教程（3） MongoDB入门实战教程（4） MongoDB入门实战教程（5） MongoDB 入门实战教程（6） MongoDB入门实战教程（7） MongoDB入门实战教程（8） 参考资料 唐建法，《MongoDB高手课》（极客时间） 郭远威，《MongoDB实战指南》（图书） 作者：周旭龙
2K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏乐行僧的博客
9-选择排序算法
注意点： 不稳定的排序算法 代码： #include <stdio.h> typedef int bool; #define true 1 #define false 0 void swap(int swap(&a[minIndex], &a[i]); } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6, 9}
14840编辑于 2022-02-25 - 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 9
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 9, Python知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】树的子结构 输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。 struct TreeNode *right; 6 TreeNode(int x) : 7 val(x), left(NULL), right(NULL) { 8 } 9} 二叉树的镜像定义：源二叉树 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 镜像二叉树 8 / \ 10 6 / \ / \ 11 9 7 5 思路： 这个使用递归的思路就很简单，一般二叉树用递归的方法很多，比如二叉树的遍历也可以使用递归的方法。 struct TreeNode *right; 6 TreeNode(int x) : 7 val(x), left(NULL), right(NULL) { 8 } 9}
45720发布于 2019-08-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-9 更多有关k近邻算法的思想
01 K近邻算法解决回归问题 kNN算法是解决分类问题的算法，而且他天然的可以解决多分类的问题，在前面介绍算法的时候提到，有些机器学习算法是只能解决二分类问题的，而有些算法是可以天然的解决多分类的问题的 kNN算法的思想也是非常的简单，而且效果很强大，这么简单的一个算法，通常在实际使用中是可以得到好的效果。 不仅如此我们还可以使用kNN算法解决回归问题： ? 这些优化可以使kNN算法效率变高，但是即便如此，kNN算法的效率依然很低。 前面介绍了kNN算法的第一个缺点：效率低下； kNN算法的第二个缺点：kNN算法得到的最终结果是高度的数据相关，当然对于我们的机器学习算法来说，就是使用喂给机器学习算法的数据来进行预测，所以理论上所有的机器学习算法都是高度的数据相关的 kNN算法的一个问题。
53900发布于 2019-11-13 - 来自专栏程序员成长充电站
算法入门
转载请联系授权 01 算法的定义 用不同顺序写不同语句也能得到一样结果，不同的是 "算法"，意思是：解决问题的具体步骤。即使结果一致，有些算法会更好，一般来说，所需步骤越少越好。 "算法" 一词来自 波斯博识者 阿尔·花拉子密（1000 多年前的代数之父之一）如何想出高效算法 - 是早在计算机出现前就有的问题，从而诞生了专门研究计算的领域，然后发展成一门现代学科—计算机科学！ 02 排序算法 记载最多的算法之一是"排序"，排序到处都，比如给名字、数字排序，找最便宜的机票，按最新时间排邮件，按姓氏排联系人等这些都要排序。你可能想"排序看起来不怎么难… 能有几种算法呢?" 刚刚这种方法，或者说算法，叫 选择排序 - 非常基础的一种算法 以下是"伪代码" ? 03 算法复杂度 这个函数可以排序8个, 80个或8千万个数字，函数写好了就可以重复使用。 算法的输入大小和运行步骤之间的关系叫算法的复杂度，表示运行速度的量级。
48820发布于 2019-08-19 - 来自专栏coding for love
CSS入门9-定位机制
（具体的覆盖规则可以看CSS入门11-定位与覆盖） fixed 固定定位，元素框的表现类似于将 position 设置为 absolute，不过其包含块是视窗本身，脱离了普通文档流。
48030发布于 2018-08-27 - 来自专栏圣杰的专栏
ABP入门系列（9）——权限管理
源码路径：Github-LearningMpaAbp 完成了简单的增删改查和分页功能，是不是觉得少了点什么？ 是的，少了权限管理。既然涉及到了权限，那我们就细化下任务清单的功能点： 登录的用户才能查看任务清单 用户可以无限创建任务并分配给自己，但只能对自己创建的任务进行查找、修改 管理员可以创建任务并分配给他人 管理员具有删除任务的权限 从以上的信息中，我们可以提取出以下权限： 任务分配权限 任务删除权限 那我们下面就来实现针对这两个权限的管理： 一、ABP权限管理的实现 1、先来看看权限定义相关类型
4K50发布于 2018-01-11 - 来自专栏zaking's
黑客玩具入门——9、Burp Suite
基础的黑客入门到这里就结束了，学完了这些，你就可以自学了。 师傅领进门，修行靠个人。 最后，但行好事，莫问前程。法网恢恢，疏而不漏。莫伸手，伸手必被抓！！！！
4.3K11编辑于 2023-12-02 - 来自专栏Python与算法之美
9个范例带你入门LangChain
本文通过演示9个具有代表性的应用范例，带你零基础入门langchain。 9个范例功能列表如下： 1，文本总结(Summarization): 对文本/聊天内容的重点内容总结。 9，智能体(Agents): 使用LLMs进行任务分析和决策，并调用工具执行决策。 # 在我们开始前，安装需要的依赖 !pip install langchain !
9K22编辑于 2023-09-05 - 来自专栏python入门
Python入门9 跳转语句
可以看到，这个for循环原本会按顺序遍历’p’、’y’、’t’、’h’、’o’、’n’
47010编辑于 2025-01-06 - 来自专栏wuter
JavaWeb后端入门9—JSP、MVC
JSP的9个内置(隐式)对象 名称 类型 描述 out javax.servlet.jsp.JspWriter 用于页面输出 request javax.servlet.http.HttpServletRequest
29600编辑于 2025-04-03 - 来自专栏米扑专栏
Clojure 学习入门（9）—— 连接redis
project.cli 添加redis依赖： [clj-redis "0.0.12"]
92330发布于 2019-02-18 - 来自专栏米扑专栏
Python 学习入门（9）—— set操作
for i in b: print i, # 不换行输出 : 33 11 44 22 def test_set2(): s = set([1, 3, 5, 7, 9] ['e', 'i', 'h', 'm', 'o', 'r', 't']) # 并集 print("%s" % (s|t)) # set([1, 3, 'e', 5, 7, 'i', 9, s" % (t-s)) # set(['e', 'i', 'h', 'm', 'o', 'r', 't']) print("%s" % (s-t)) # set([7, 1, 3, 5, 9] ) # 对称差集 print("%s" % (t^s)) # set([1, 3, 'e', 5, 7, 'i', 9, 'm', 'o', 'r', 't', 'h']) print t.remove('Y') except Exception, e: print e # 'Y' print(len(t)) # 9
50830发布于 2019-02-19
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