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机器学习的本质就是在利用数据、样本去拟合一个函数关系。线性回归函数关系就是线性函数。非线性模型则是拟合非线性函数。但作为一个调包侠，关心的不外乎两个问题：模型如何进行拟合和如何进行预测。在调用线性回归时，我们找到具体的class，调用fit

在刚刚过去的2017全国大学生数学建模比赛中，笔者有幸指导了一组本科学生参赛。对于赛题A《CT系统参数标定及成像》中的CT系统参数标定，经过将问题进一步的提炼，问题最终变成了在平面二维空间中对任意椭圆进行拟合的问题，笔者花了大概四个小时的时

在数据分析和机器学习领域，函数拟合是一项重要的技术，用于从数据中找出模式、趋势或规律。Python作为一种功能强大的编程语言，在函数拟合方面提供了丰富的工具和库，如NumPy、SciPy和scikit-learn等。本文将探讨在Python

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小学期整了Python编程实训课，然后就讲了20min，剩下的作业考自学做完，这很实训一、基础用import导入库，#单行注释，'''多行注释'''，语句不加分号数据类型随时改变，

1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？　　简单来说， 逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而

1 cftool又到了一年一度的西大建模，又想到大一的时候傻乎乎的想着自己什么也不会而什么也不参加。不会是可以学的，来大学的目的就是学会自己喜欢的自己不会的东西，说明那个时候还小呀。岁月沉淀过后留给我的经验就是我当初单纯的错了。现在已非专业

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