回归c++

两年的工作,四年并不投入的学习,造就了一个基础一般的程序员。

编程如果不是十分爱好,根本无法做下去,基础不佳,是阻止自身进步的关键。

但是既然坚持了下来,我觉得我是时候回归我的基础,这样才能走得更远,还有必须要写自己的代码,才能找回自身的兴趣。

c++,果然是种不好学的语言,其实没有什么语言是好学的。c++不好学,是因为学不好,根本没法发挥c++的作用,写出的代码反而问题更多。

两年的工作,我都是边做边学,用着封装好的库,觉得勉勉强强能应付。但我觉得这是危险的,因为你甚至不会去关心编码效率,和程序性能等。

我觉得一个好的程序员不仅是写出好的代码,并且要把程序写得更优,性能更好。

因此,我觉得有必要重新去了解c++,去了解windows。

时间: 2024-11-04 05:12:13

回归c++的相关文章

机器学习—逻辑回归理论简介

下面是转载的内容,主要是介绍逻辑回归的理论知识,先总结一下自己看完的心得 简单来说线性回归就是直接将特征值和其对应的概率进行相乘得到一个结果,逻辑回归则是这样的结果上加上一个逻辑函数 这里选用的就是Sigmoid函数,在坐标尺度很大的情况下类似于阶跃函数 在确认特征对应的权重值也就是回归系数的时候 最常用的方法是最大似然法,EM参数估计,这个是在一阶导数能够有解的前提下 如果一阶导数无法求得解析值,那么一般选取梯度上升法,通过有限次的迭代过程,结合代价函数更新回归系数至收敛 //////////

2.2 logistic回归损失函数(非常重要,深入理解)

上一节当中,为了能够训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数,要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的,希望通过训练集找到参数w和b,来得到自己得输出 对训练集当中的值进行预测,将他写成y^(I)我们希望他会接近于训练集当中的y^(i)的数值 现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情况 可以定义损失函数为y^和y的差,或者他们差的平方的一半,结果表明你可能这样做,但是实际当中

Logistic回归

Logistic回归 主要思想: 根据训练集找到一个适合的预测函数(线性函数),一般用h表示,该函数就是我们需要找的分类函数,用它来预测输入数据的分类. 构造一个Cost(损失函数),该函数为每个输入数据的预测类别(h)与真实数据的类别(y)之间的偏差,可以以二者间的差值,即(h-y)或其他形式来计算偏差.由于需要综合考虑所有训练数据的损失,需要将数据的损失求和或求平均,表示所有训练数据预测出的类别与实际类别的偏差,将Cost求和或者求平均,记为J(θ),表示所有训练数据预测值与实际值得偏差.

Softmax回归(Softmax Regression, K分类问题)

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集: 系统参数为: Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到: 令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic regression,求最大似然概率,有: 其中1{k=y}为真值

从另一个视角看待逻辑回归

摘要 逻辑回归是用在分类问题中,而分类为题有存在两个比较大的方向:分类的结果用数值表是,比如1和0(逻辑回归采用的是这种),或者-1和1(svm采用的),还有一种是以概率的形式来反应,通过概率来说明此样本要一个类的程度即概率.同时分类问题通过适用的场合可以分为:离散和连续,其中决策树分类,贝叶斯分类都是适用离散场景,但是连续场景也可以处理,只是处理起来比较麻烦,而逻辑回归就是用在连续特征空间中的,并把特征空间中的超平面的求解转化为概率进行求解,然后通过概率的形式来找给出分类信息,最后设置一个阈值

python机器学习《回归 一》

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那

Partial least squares regression(偏最小二乘法回归)

偏最小二乘法(PLS)是近年来发展起来的一种新的多元统计分析 http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression Partial least squares regression(偏最小二乘法回归),布布扣,bubuko.com

【数据挖掘技术】回归

回归(Regression)分析包括线性回归(Linear Regression),这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归(Logistic Regression).其中,在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归,它包括响应预测.分类划分等内容. 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化而变化,其回归公式(回归方程)就是因变量和自变量关系的数据反映.因变量的变化包括两部分:系统性变化与随机性变化,其中,系统性变化是由自变量引起的(自变量可以解释的),随机变化是不能由自变量解释的,通常也

deep learning学习(四) 逻辑斯蒂(logistic)回归深入理解和matlab程序求参数

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的,如图(x为了方便取1维): 然后再来看看我们这里的logistic 回归模型,模型公式是:,这里假设W>0,Y与X各维度叠加和(这里

2.9 logistic回归中的梯度下降法(非常重要,一定要重点理解)

怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法 它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法 接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式,其中a是logistic回归的输出,y是样本的基本真值标签值, 下面写出该样本的偏导数流程图 假设样本只有两个特征x1和x2 为了计算Z,我们需要输入参数w1和w2和b 因此在logistic回归中,我们要做的就是变换参数w