嵌入式第0部分：前言-基础预科0.1.嵌入式软件工程师完全学习指南0.1.1课程大纲0.1.2为什么要学习嵌入式0.1.3什么人适合学习嵌入式0.1.4完整的嵌入式学习路线图0.1.5嵌入式与云计算物联网大数据的关系0.1.6朱老师课堂的特色

毕业设计，源代码已在主页上传，如有交流，请留言

在上面的Case3中提到，我们得到数据后，使用逻辑回归来拟合这个分类模型，由于逻辑回归的算法很简单，效果很差，所以大家就会琢磨更多更复杂更厉害的算法来拟合这些数据，比如深度学习算法，慢慢的，随着技术的发展，模型能力越来越好。

一、分类问题（一）肿瘤病人案例二、Logistic回归算法（一）假设陈述（二）模型解释（三）决策边界（四）代价函数（五）简化代价函数与梯度下降（六）高级优化三、多元分类：一对多（一）多元分类任务（二）一对多（one-vs-rest）（三）一对一（one-vs-one）（四）两者的优势和劣势

一、概念 折线图是用直线将各数据连接起来组成的图形。常用来观察数据随时间变化的趋势，例如股票价格、温度变化等等。 二、绘制一个简单的折线图 linspace是numpy中的一个将区间等分的函数，如numpy.linspace(-10,10,100)就是将-10到10这个区间等分为100份进行取值。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl

嵌入式第0部分：前言-基础预科0.1.嵌入式软件工程师完全学习指南0.1.1课程大纲0.1.2为什么要学习嵌入式0.1.3什么人适合学习嵌入式0.1.4完整的嵌入式学习路线图0.1.5嵌入式与云计算物联网大数据的关系0.1.6朱老师课堂的特色