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Scikit-learn 使用手册中文版 有监督学习 广义线性模型 11.广义线性模型 英文原文 以下介绍的方法均是用于求解回归问题,其目标值预计是输入变量的一个线性组合。写成数 学语言为:假设!是预测值,则有 y(,x)=0+u1x1+.p 在本节中’称向量=(1,…,n)为ce-·、%ma%W%nma%为 intercept 若要将通用的线性模型用于分类问题,可参见 Logistic回归 1.11普通最小二乘法 Linear使用系数=(1,…,mp)拟合一个线性模型。拟合的目标是要将线性 逼近预測值(XU)和数据集中观察到的值(y)两者之差的平方和尽量降到最小。写成数学 公式即是要解决以下形式的问题 IXw-yl2 广义线性模型 LinearRegression的fit方法接受数组Ⅹ和y作为输入’将线性模型的乐数ω存在成员变

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构建动物识别系统 系统分为两部分，第一部分是初始化综合数据库，分为两类，一类是间接数据库，即不指向最终动物的信息。另一类是直接数据库，即指向最终动物的信息。使用的是二维列表加上一个一维列表存储key与value。第二部分为添加数据库和识别动物，查询的时候添加，可以有效的扩增数据库，使功能更灵活与完善。在识别动物的时候，先在间接数据库中完善信息，在直接数据库中查找对应的动物，记录信息时，使用字典记录某个特征是否出现，这样查询的复杂度就为O(1)。（这一段为老师所给提示） 思路： 1、我选择构建直接、间接数据库的方式为将条件存入列表中，列表中的元素都有对应的下标，将下标作为字典的值、结果作为字典的

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