1. 前言–线性回归与逻辑回归介绍 tensorflow一般入门都至少会讲两种例子,一个是线型回归,一个是逻辑回归。(或者也可以说,回归算法 & 分类算法) 线性回归用来做回归预测,逻辑回归用于做二分类,一个是解决回归问题,一个用于解决分类问题。两者区别: 拟合函数不同: 线性回归: f(x)=θTX=θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn f ( x ) = θ T X = θ 1 x 1
1. 前言–线性回归与逻辑回归介绍 tensorflow一般入门都至少会讲两种例子,一个是线型回归,一个是逻辑回归。(或者也可以说,回归算法 & 分类算法) 线性回归用来做回归预测,逻辑回归用于做二分类,一个是解决回归问题,一个用于解决分类问题。两者区别: 拟合函数不同: 线性回归: f(x)=θTX=θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn f ( x ) = θ T X = θ 1 x 1
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线型Line styles 线型包括如下属性。 lineWidth = value lineCap = type lineJoin = type miterLimit = value 通过这些属性来设置线的样式。下面将结合实例来讲解一下各属性的应用及应用后的效果。 lineWidth属性 该属性设置当前绘线的粗细,属性值必须为正数。默认值是1.0。线宽是指给定路径
线型Line styles 线型包括如下属性。 lineWidth = value lineCap = type lineJoin = type miterLimit = value 通过这些属性来设置线的样式。下面将结合实例来讲解一下各属性的应用及应用后的效果。 lineWidth属性 该属性设置当前绘线的粗细,属性值必须为正数。默认值是1.0。线宽是指给定路径