逻辑回归虽然名称中包含"回归"二字，但实际上是一种广泛应用于二分类问题的经典机器学习算法。这种命名源于其使用逻辑函数（也称为Sigmoid函数）来建模二元分类问题，本质上是对线性回归的扩展。逻辑回归的核心思想是将线性回归的输出通过Sigmoid函数映射到0-1之间的概率值。在二分类问题中，模型会输出一个0到1之间的概率值，表示样本属于正例（positive class）的可能性。我们需要设定一个分

numpy库。

Pandas是Python生态系统中最强大、最流行的数据分析库，专为处理结构化数据（如表格和时间序列）而设计。它提供了高效的数据结构和丰富的功能，使得数据清洗、转换、分析和可视化变得简单直观。

​选择一个模型（数学函数）​。

在当今人工智能蓬勃发展的时代，图像分类技术已经成为计算机视觉领域的核心基础。从医疗影像分析到自动驾驶车辆，从智能安防到工业质检，图像分类算法正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨如何使用PyTorch框架和ResNet架构构建一个高效、准确的图像分类系统，为您提供从理论到实践的完整解决方案。

迁移学习作为深度学习领域的一项革命性技术，正在重塑我们构建和部署AI模型的方式。本文将带您深入探索迁移学习的核心原理、详细实施步骤以及实际应用中的关键技巧，帮助您全面掌握这一强大工具。

在当今的数字化时代，图像识别技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的相机功能到自动驾驶汽车的环境感知，都离不开图像识别技术的支持。图像识别技术使得机器能够像人类一样理解和解释视觉信息，从而在众多领域发挥着重要作用。而在众多图像识别技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）以其独特的结构和强大的功能，成为了图像识别领域的核心力量。CNN不仅在

在python中有许多自带的标准库库，这些不需要下载就可以使用。

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队（现 Meta AI）开发并维护。它以灵活性、动态计算图和强大的 GPU 加速支持著称，广泛应用于学术研究和工业界的深度学习项目中。

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队（现 Meta AI）开发并维护。它以灵活性、动态计算图和强大的 GPU 加速支持著称，广泛应用于学术研究和工业界的深度学习项目中。