逻辑回归算法0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是逻辑回归算法逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛用于分类任务的统计模型，特别适用于二元分类问题。尽管名称中带有“回归”，但逻辑回归主要用于分类。逻辑回归算法包含以下几个关键部分：线性回归与分类，Sigmoid函数与决策边

文章目录逻辑回归实现手写数字识别训练模型测试模型总结逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）虽然是一种广泛使用的分类算法，但它通常更适用于二分类问题。然而，通过一些策略（如一对多分类，也称为OvR或One-vs-Rest），逻辑回归也可以被扩展到多分类问题，如手写数字识别（通常是

指数加权平均的偏差修正\({{v}_{t}}=\beta{{v}_{t-1}}+(1-\beta){{\theta}_{t}}\)在上一个博客中，这个（红色）曲线对应\(\beta\)的值为0.9，这个（绿色）曲线对应的\(\beta\)=0.98，如果执行写在这里的公式，在\(\beta\)等于0.98的时候，得到的并不是绿色曲线，而是紫色曲线，可以注意到紫色曲线

目录 0、综述：SGD1、mini-batch2、指数平均加权3、理解指数加权平均4、指数加权平局的修正5、动量梯度下降法6、RMSprop7、Adam优化算法8、衰减率9、局部最优  0、综述：在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、LM法、Dog

题目描述有一次，小鱼要从A处沿直线往右边游，小鱼第一秒可以游7米，从第二秒开始每秒游的距离只有前一秒的98%。有个极其邪恶的猎人在距离A处右边s米的地方，安装了一个隐蔽的探测

一、手脱tElock0.98b1壳用最后一次异常法首先使用OD载入程序  然后不停的用shift+F9，直到程序运行起来，记录下程序运行起来的前一次的次数，然后执行到那一次 上图

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