图一为正确标签的结果，图二为逻辑回归的结果，可以看出绝大部分数据经过机器学习都能够判断正确，也证明了逻辑回归的可行性。随机取十个样本值进行比较仅有一个样本audi 5000预测错误，采样观察结果与正确率值大致一致。逻辑回归假设函数和损失函数都有了，即可使用梯度下降算法进行求解。作业数据集依然使用的是美国加州大学机器学习数据集中的一个关于。的z映射为了(0,1)的概率函数。线性回归是回归问题，因变量

为了获得最佳的天线性能，通常需要使用合适的传输线和天线匹配网络，以确保驻波比尽可能接近于1，从而最大程度地减少信号的反射和损失。较高的辐射效率意味着较少的功率被损耗在天线内部，更多的功率被辐射出去，天线性能更好。较高的方向系数意味着天线在特定方向上具有更集中的辐射或接收能力，可以实现更远的传输距离或更强的信号接收。较高的辐射电阻意味着较少的功率被转化为热能，天线的效率更高。（Directivity

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天线是作为一种可以将导行电磁波和自由空间电磁波之间的转换器件，广泛用于接收或发射电磁波。为了评价天线的性能，也相应的定义了一些有关天线的基础参数如:方向性函数、方向性系数、增益等。下面来简要介绍一下这几个参数之间的区别与联系

在CST中，当计算复杂模型或者阵列的时候往往需要耗费大量仿真时间，除了使用更高性能的电脑或工作站进行仿真，合理对CST的仿真网格网格进行适当设置也是必不可少的一步。CST中网格设置影响模拟的精度和速度，因此花时间理解网格过程是很重要的，下面就和我一起来学习学习吧！

对Electric电边界、Magnetic磁边界、Open (PML)、Open (add space)、Periodic周期结构、Conducting Wall导体壁、Unit Cell单元结构等边界条件与Symmetry Planes对称面设置进行了简单介绍

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