什么是回归？从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一元线性回归：只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y1），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。公式：y=w0+w1x1多元线性回归：如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关

决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型决策树是一种树形结构，树内部每个节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个分类类别。通过训练数据构建决策树，可以对未知数据进行分类，随机森林是由多个决策树组成，随机森林中每一棵决策树之间没有关联，在得到一个随机森林后，当有新的样本进入的时候，随机森林中的每一棵决策树分别进行判断，分析出该样本属于哪一类，然后最后看哪一类被选择最

逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重分类，分成了高，中，低三类，就要使用逻辑回归进行分类。逻辑回

目录1.1. Phoenix简介1.2. Phoenix安装1.2.1. 下载并解压1.2.2. 拷贝Jar包1.2.3. 重启 Region Servers1.2.4. 启动Phoenix1.2.5. 启动结果1.3. Phoenix 简单使用1.3.2. 插入数据1.3.7. 扩展1.4. Phoenix Java API1.4.1. 引入Phoenix core JAR包1.4.2. 简单的

本文结合其他博主的一些介绍总结了dot函数运算过程基本简介dot函数为numpy库下的一个函数，主要用于矩阵的乘法运算，其中包括：向量内积、多维矩阵乘法和矩阵与向量的乘法。1. 向量内积向量其实是一维的矩阵，两个向量进行内积运算时，需要保证两个向量包含的元素个数是相同的。例1：import numpy as npx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])y = np.a