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简介逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，基于此实现分类。简单的可以概括为：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。其中隐含了以下几个方面1：逻辑回归的假设2：逻辑回归的损失函数3：逻辑回归的求解方法4：逻辑回归的目的5：逻辑回归如何分类逻辑回归的基本假设任何的模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才是适用的。逻辑回归的第一个基本假设是假设数

欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 三维的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 推广到n维空间，欧式距离的公式是 d=s

1马氏距离马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，是欧氏距离的一种推广。它通过协方差来计算两点之间距离，是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的相关性。先上两个图看下马氏距离与欧氏距离的区别。上图左为欧氏距离，A和B到mu是一样的距离，上图右为马氏距离，A和B到mu也是一样的距离，这

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题目  动态规划之最长公共子序列&最长公共子串　　如果字符串1的所有字符按其在字符串中的顺序出现在另外一个字符串2中，则字符串1称之为字符串2的子序列。　　注意，并不要求子子序列（字符串1）的字符必须连续出现在字符串2中。　　请编写一个函数，输入两个字符串，求它们的最长公共子串，并打印出最长公共子序列。最长公共子序列https://www.nowcoder.com/practice/c99...

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