logistic回归模型的参数估计问题,是可以用最小二乘方法的思想进行求解的,但和经典的(或者说用在经典线性回归的参数估计问题)最小二乘法不同,是用的是"迭代重加权最小二乘法"(IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares).本质上不能使用经典的最小二乘法的原因在于,logistic回归模型的参数估计问题不能"方便地"定义"误差"或者"残差". 下面是对经典线性回归问题和logistic

领域驱动和MVVM应用于UWP开发的一些思考 0x00 起因 有段时间没写博客了,其实最近本来是根据梳理的MSDN上的资料(UWP开发目录整理)有条不紊的进行UWP学习的.学习中有了心得体会或遇到了问题就写一篇博客记录一下,方便后面查询.不过前几天在园子里逛看了几篇领域驱动的文章,突然发现领域驱动设计的有些地方对我有了很大的提示.在之前用WPF做桌面开发时,使用MVVM可以把View和Model很好的解耦,但在处理数据持久化的时候并没有找到一种特别好的方式.我之前的做法是把ADO封装了一层SQL

PlantUML —— 应用于 Eclipse 的简单快速的 UML 编辑软件 简介: 在应用系统软件开发过程中,如果软件由很多对象组成,它的结构仅仅凭借分析很难理清,同时为了有利于软件的开发及重用,所以在开发系统之前建模是非常有必要的,在众多的建模方法中选择一种适应自身应用特点,方便不同背景的人们交流的建模方法已经成为开发人员及用户的迫切愿望.UML 是面向对象软件开发中的一种通用.统一的图形模型语言,是用于软件系统规约化.可视化构造和建模的有效工具.本文介绍了一种简单快速的 UML 编辑软件

第二次随笔--从现有技能获取的经验应用于JAVA中 你有什么技能比大多人(超过90%以上)更好? 这个想了半天,有一个是我乒乓球还是比较擅长的,在学校里可能比百分之90的人要强,在外面肯定是不如了.再有一个就是我游戏里某一个英雄是排在国服前百分之10的.其他的学习,或者其他技能都比较中规中矩,并没有十分突出的表现. 针对这个技能的获取你有什么成功的经验? 针对这两个技能我个人认为一个因素是要有高强度的大量练习吧,就拿乒乓球来说,小时候一练就是一下午,不间断的反复练习一定会奠定一个良好的基础,有了

Git应用于Android项目的基本知识.     常常将git,repo和gerrit三种工具配合起来使用,使Android开发中的部分工作自动化.并适应敏捷项目管理的需要.     repo是Google在git上开发的版本库管理工具,是用Python编写的脚本库,用来统一管理多个git仓库.     gerrit是适用于git项目的基于WEB的代码review及权限控制系统.它让有权限的用户可以提交代码,提交的代码review和verify后会自动合并.     Git本地库分成工作目录,

_stdcall是Pascal程序的缺省调用方式,通常用于Win32 Api中,函数采用从右到左的压栈方式,自己在退出时清空堆栈.VC将函数编译后会在函数名前面加上下划线前缀,在函数名后加上"@"和参数的字节数.格式为:_functionname@number. C调用约定(即用__cdecl关键字说明)按从右至左的顺序压参数入栈,由调用者把参数弹出栈.对于传送参数的内存栈是由调用者来维护的(正因为如此,实现可变参数的函数只能使用该调用约定).另外,在函数名修饰约定方面也有所不同. 

@Required 注释应用于 bean 属性的 setter 方法,它表明受影响的 bean 属性在配置时必须放在 XML 配置文件中,否则容器就会抛出一个 BeanInitializationException 异常. java public class Student { private Integer age; private String name; @Required public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public

JavaScript应用于asp开发场景 演示代码示例: <%Path="../"%> <!--#include file="../../Inc/Conn.asp"--> <!--#include file="../../Inc/Web_Safe.asp"--> <!--#include file="../../Inc/Function.asp"--> <!--#inclu

promise应用于ajax,可以在本页打开控制台,复制代码试验 var url = 'https://www.cnblogs.com/mvc/blog/news.aspx?blogApp=dkplus'; var url1 = 'https://www.cnblogs.com/mvc/blog/calendar.aspx?blogApp=dkplus&dateStr='; function getJSON(url) { return new Promise(function(resolve,

OGNL(英文全称:Object Graph Navigation Language,中文名:对象导航图语言)是应用于Java中的一个开源的表达式语言(Expression Language),它被集成在Struts2等框架中,作用是对数据进行访问,它拥有类型转换.访问对象方法.操作集合对象等功能.

在虚拟化及云计算技术大规模应用于企业数据中心的科技潮流中,存储性能无疑是企业核心应用是否虚拟化.云化的关键指标之一.传统的做法是升级存储设备,但这没解决根本问题,性能和容量不能兼顾,并且解决不好设备利旧问题.因此,企业迫切需要一种大规模分布式存储管理软件,能充分利用已有硬件资源,在可控成本范围内提供最佳的存储性能,并能根据业务需求变化,从容量和性能两方面同时快速横向扩展.这就是Server SAN兴起的现实基础. Ceph作为Server SAN的最典型代表,可对外提供块.对象.文件服务的分布式

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

因为destoon7.0发布了,于是自己作死又下载了7.0,看了看7.0的模板确实比6.0好看多了,所以就打算把7.0的模板应用于6.0,在商业圈上出了一个问题,就是商业圈的圈子7.0调用与6.0不同,在此做下笔记! 6.0下商业圈圈子调用标签为: <!--{php $tags=tag("moduleid=$moduleid&table=club_group&condition=status=3&catid=".$c[catid]."&a

先贴代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #初始化权值 def weight_variabl

无法将带 [] 的索引应用于“System.Dynamic.DynamicObject”类型的表达式 说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未经处理的异常.请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息. 异常详细信息: Microsoft.CSharp.RuntimeBinder.RuntimeBinderException: 无法将带 [] 的索引应用于“System.Dynamic.DynamicObject”类型的表达式 解决方法: ViewBag["xxx&q

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples //batch_

函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state)  用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了两类,同时我们也可以找出根据主题词的权重值,来找出一些主题的关键词 使用sklearn导入库

1. 回顾ADO.NET ADO.NET是一组用于和数据源进行交互的面向对象类库集,它存在于.Net Framework中.通常情况下,数据源可以是各种类型的数据库,利用ADO.NET可以访问目前几乎所有的主流数据库,如Oracle.SQL Server.DB2.Access等,但数据源同样也可能输文本文件.Excel或者XML文件,因此,ADO.NET可以访问的数据源是很多的.ADO.NET由两部分组成:.NET数据提供程序和数据集. .Net数据提供程序 ADO.NET提供了与常用的各种数据

因为最近没有时间深入的研究EntityFramework的内部机制,所以具体的实现并不十分了解.微软最初的初衷是开发出一套通用的数据库访问逻辑,实现对Dal数据访问层的高度封装,其中就用到了工厂模式和抽象工厂模式. 在以下的说明中我主要以创建一个简单的web工程来讲解,Sqlite下EntityFramework的伪CodeFirst模式的实现. 说明:以下Sqlite实现不支持CodeFirst的(Migration)数据库迁移,数据库是事前创建好的 1.我们首先建立一个空的WebApplic

目前,很多人都在抱怨网速不行,影响视频的流畅播放,未来这些问题可以通过5G解决.近日,诺基亚和PLDT的全资子公司Smart首次在菲律宾一个"现场"网络演示上实现了5G速度,该网络速度在使用100 MHz时能达到2.5G每秒(Gbps),延迟只有1毫秒. 诺基亚在5G研究和标准化方面处于领先地位,其在全球的研发中心(包括马尼拉设施)正在帮助公司的5G愿景更加接近现实.未来,诺基亚将与菲律宾联手发展5G以便能支持VR/AR的使用. 凭借5G极低的延迟,它将支持大量新用例,例如远程手术.用

1. 安装完整的vim # apt-get install vim-gnome 2. 安装ctags,ctags用于支持taglist,必需! # apt-get install ctags 3. 安装taglist #apt-get install vim-scripts #apt-get install vim-addon-manager // 貌似我在安装vim-scripts的时候,已经附带安装了vim-addon-manager # vim-addons install taglist