摘要：逻辑回归主要用于二分类问题中，对于一个样本数据集：{（x1,y1）,(x2,y2),.....(xn,yn)},x表示样本特征，y表示样本类别（通常取值为0,1）。逻辑回归的目标是对算法训练完成之后，输入一个待分类样本，输出该样本的类别（0或者1）。因此引入数学上的sigmoid函数，该函数的形状为 阅读全文

摘要：一、　K邻近算法思想：存在一个样本数据集合，称为训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据（这里的数据是一组数据，可以是n维向量）与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征（向量的每个元素）与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的的 阅读全文