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[机器学习实战] Logistic回归
一、Logistic回归介绍 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征Java输出TAB
以处理某sql文件为例 源文件中行格式为(行间分隔符为TAB)： 123456 7895433 xxxxx yyyyy zzzzz 转换完后文件中行的格式为： 123456,7895433,xxxxx,yyyyy,zzzzz // 含有Tab的字符串 String line = "123456 7895433 xxxxx yyyyy zzzzz"; // 字符串小白的高德地图初体验(二)——轨迹
小白的高德地图初体验(二)——轨迹 这里是官方文档☛☛☛传送门，走你~~ ☞☞小白的高德地图初体验(一) —— 打点 经过上面一张，我们今天来看看轨迹怎么形成，还有它自带动画的效果。 一、初始化 我们先形成一张带轨迹的地图。 现在data中定义一些必须要的~~~ data() { r