1、NumPy基础1.1.安装和导入NumPy1. 安装NumPy在终端或命令行中运行以下命令：pip install numpy在终端或命令行中安装NumPy之前需要先安装Python。NumPy是Python的一个扩展库，依赖于Python环境，因此没有Python的话无法安装和使用NumPy。如果你已经安装了Anaconda，可以用它来安装：conda install numpyconda

​线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系.​需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量。​影响目标变量的因素:X1…XnX_1…X_nX1​…Xn​，可以是连续值也可以是离散值。​因变量和自变量之间的关系:即模型，model，是我们要求解的。​连续

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多（One-vs-All）4.2、 一对一（One-vs-One）4.3、多标签分类5、数学基础5

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1、NumPy基础1.1.安装和导入NumPy1. 安装NumPy在终端或命令行中运行以下命令：pip install numpy在终端或命令行中安装NumPy之前需要先安装Python。NumPy是Python的一个扩展库，依赖于Python环境，因此没有Python的话无法安装和使用NumPy。如果你已经安装了Anaconda，可以用它来安装：conda install numpyconda

《微信小程序开发实战》课后题

1.在小程序项目的的index页面中实现两个数的比较如下图1所示，在不改变index.wxml页面结构的前提下，完成对应的index.js实现如下功能：(1)在页面本文框中输入两个数，单击“比较”按钮，在下方显示如图2所示信息(比较结果可以是：第1个数大、第2个数大、两个数相等)。注意：将index.js文件的Page()函数中自己编写的代码粘贴到答题框中。/*index.wxml页面结构代码如下