杂谈 入职新公司三个月了，这三个月可以说充实到爆，每天忙到忘记吃饭，忙到忘记回复女朋友消息，忙到忘了自己做了啥，还有啥没做。来到电商公司，确实是感受到了业务的复杂，写代码的谨慎，很多想法也可以大胆的去实现，也学到了很多性能优化的思路。虽然不比较累，但总算是不再平庸！年轻人嘛！熬过来就
目录 一、步骤二、实例 一、步骤 【分析】-【回归】-【二元Logistics】 可以选择一个因变量，多个自变量 设置置信区间 二、实例 【数据分类表】 【结果表】
模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 # 导⼊第三⽅模块 import numpy as np # 计算建模数据中因变量的均值 ybar=train.Profit.mean() # 统计变量个数和观测个数 p=model2.df_model n=train.shape[0] # 计算
8月5日学习笔记 向量化logistics回归的梯度输出python中的广播关于python_numpy向量的说明logistics损失函数的解释 向量化logistics回归的梯度输出 这是梯度下降的一次迭代。 其他次数还是得使用for循环。 python中的广播 通过复制N次或M次来达到可以进行运算的标准
题目链接：https://onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=0&problem=4162&mosmsg=Submission+received+with+ID+26583689 题目要求所有点对间的最短路之和，因为是稀疏图，floyd 和 dijstra 差不多，如果枚举 m 条边每次求一遍答案，时间
机器学习基础（七） Logistics回归原理代码实现 Logistics回归 原理 Logistics回归是统计学习中的经典分类方法，是一种广义的线性回归模型。它经常被使用于二分类问题的解决上，具有不错的效果。 Logistics回归是在线性回归的基础上，加入了 s
stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day02：Docker 入门使用 每个知识点学习目标：了解（know）、理解（understand）、掌握（grasp）、复习（review） 01-[复习]-上次课程内容回顾 主要讲解物流大数据项目项目介绍和项目解决方案。 1、项目介绍 行业背景、项目背景
stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day01：项目概述及Docker入门 每个知识点学习目标：了解（know）、理解（understand）、掌握（grasp）、复习（review） [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-n410ANL4-1624160510629)(/img/1612
stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day04：Kudu 入门使用 01-[复习]-上次课程内容回顾 主要讲解：Kudu 存储引擎，类似HBase数据库，属于HBase和HDFS折中产品，既能够随机数据读写，又支持批量数据加载分析。 1、物流项目ETL流程 三大业务板块 1）、数据
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0x00 概述 本文介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 0x01 逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容，基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢？那肯定是有的，还不止一种。 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻
1 搭建elasticsearch 拉取镜像 docker pull elasticsearch:6.4.3 配置文件 elasticsearch.yml：network.host: 0.0.0.0xpack:ml.enabled: falsemonitoring.enabled: falsesecurity.enabled: falsewatcher.enabled: false docker运行 docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /ho
Load the data Step 1 is to load the data and then you can show the picture with an index. here’s the code: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import pylab import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def loa
1、新建txt文件（此处命名为data.txt），使用notepad++编辑。 第一行写下参数名，第二行开始，逐行写下参数各值，编码格式设置为UTF-8 2、在Pre-request Script中，获取参数值，并传到接口的参数中 var logistics_institution_id = data.logistics_institution_id; data是文件名，logistics_insti
逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个
先上最后的效果图看看： wxml <view class="logistics-box" wx:if="{{logisticsData.length > 0}}"> <view class="logistics-item" wx:for="{{logisticsData}}" wx:key="index"> <view class="logis
binaryclassification import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport sklearn import sklearn.preprocessing as pre df=pd.read_csv('data\glassi\glass.data')df.head() idRINaMgAlSiKCaBaFeclass 0 1 1.52101 13.64
最近遇到一个问题 java 部署 通常采用 tomcat 但是 python 部署需要 nginx + uwsgi 但是服务器 只有一台，如何在服务器上 ,那么如何在服务器上同时 开启 nginx 以及 tomcat 首先 了解一下网络端口， 同一台服务器 ，可以通过不同的 端口对外 开放 不同的服务 本人配置 nginx 占
Logistics回归：实战，有两个特征X0,X1.100个样本，进行Logistics回归 1.导入数据 1 def load_data_set(): 2 """ 3 加载数据集 4 :return:返回两个数组，普通数组 5 data_arr -- 原始数据的特征 6 label_arr -- 原始数据的标签，也就是每条样本对应的类别 7
Appendix A – Initial Dataset of Illustrative Case No. of BS Category of Basic Site Location of BS Demand in Basic Site, unit: kg Capacity (Ski) of supply of items A from Production Site to the current Basic Site, unit: kg Sum of Capacity o
