cottpaddedC的博客

今天在封装自己的函数的时候报了一个这样子的错误解决办法：原因：需要线创建实例

看了这篇文章你能学到什么：逻辑回归，神经网络学习的基础神经网络节点权重的计算方法BP反向传播如何计算损失函数和代价函数写这篇文章的目的：当然，最初写这一篇文章的初心当然不是写一些密密麻麻的公式，并解释其中的原理，在网上看了很多的博客，基本上都是一直在解释算法是怎么实现啊，巴拉巴拉一大堆。对于我这种初学者来说那个公式看到头疼。后面我想了一下，算法的本身难道最后不就是编程来实现的吗，那如果我们用代码来反推公式，是不是会更加容易去理解公式呢？浅谈逻辑回归我们学习这个东西就从三个方面入手，是什么，能做

context尽管许多公共数据集提供了Apple App Store数据，但在网络上的任何地方，都没有太多可用于Google Play Store应用程序的对应数据集。 深入研究后，我发现iTunes App Store页面部署了索引良好的附录式结构，以实现简单便捷的Web抓取。 另一方面，Google Play商店使用复杂的现代技术（例如动态页面加载）和JQuery，使抓取更具挑战性content每个应用程序（行）具有类别，等级，大小等的值。Acknowledgements该信息是从Googl.

数据准备阶段这里主要用到的是这个总统候选人城镇（./data/president_county_candidate.csv）的这个表来做数据展示数据操作数据的导入path_president_candidate = './data/president_county_candidate.csv'usa_election =pd.read_csv(path_president_candidate)usa_election从这个数据我们可以看出美国的选举包括51个州（state）和n多个城市（