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  • catvi的区别于联系

    千次阅读 2018-08-01 14:49:32
    cat 命令是linux系统下一个文本打印的命令,用于输出一个文本的信息到控制台上,该命令的输入类似使用word打开一个文档,但是该文档不能编辑。 vi 命令是linux系统下用于文本查看、编辑的命令,不仅仅可以查看,...

    cat  命令是linux系统下一个文本打印的命令,用于输出一个文本的信息到控制台上,该命令的输入类似于使用word打开一个文档,但是该文档不能编辑。

    vi 命令是linux系统下用于文本查看、编辑的命令,不仅仅可以查看,还可以编辑。

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  • return 0return的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-08-21 19:56:03
    的作用相当break;用于中断循环的作用。所以不该返回某个具体的值。*/ cout; } int main(){ f(); return 0; } 将return 0;换为return;后,运行成功: 总结: return;的作用相当break;用于中断...

    return语句有以下形式:

    1. return;//不带返回值的return语句
    2. return 0;//带返回值的return语句,或者返回一个变量或一个函数。
    3. return 1//表示函数异常结束

    不带返回值的return语句用于,中断返回值为void类型的函数的执行,而带返回值的return则不行。

    #include <iostream>  
    using namespace std;  
    void f(){  
        cout<<"begin"<<endl;  
        return 0;/*此处有问题,此时return;的作用相当于break;用于中断循环的作用。所以不该返回某个具体的值。*/
        cout<<"end"<<endl;  
    }   
    int main(){  
        f();  
    return 0;  
    }

    将return 0;换为return;后,运行成功:

    总结:

    return;的作用相当于break;用于中断循环的作用;

    return 0;则是return的另一种用法,专用于返回值非void的函数返回其值。

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  • 关系,关系模式,关系模型区别和联系

    万次阅读 多人点赞 2019-12-18 09:40:11
    关系关系模式的区别 关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述 关系是关系模式在某一个时刻的状态或者内容,关系模式是静态的,稳定的,而关系是动态的,随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的...
    1. 关系:一个关系对应通常说的一张表
    2. 关系模式:关系的描述
    3. 关系模型:关系模型由关系数据结构,关系操作集合,关系完整性约束三部分组成.
    4. 关系和关系模式的区别
      1. 关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述
      2. 关系是关系模式在某一个时刻的状态或者内容,关系模式是静态的,稳定的,而关系是动态的,随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据
      3. 类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例,可以把”关系”理解为一张带数据的表,而“关系模式”是这张数据表的表结构。
    5. 关系模型和关系的区别
      • 关系模型包含关系,关系是关系模型的数据结构,在关系模型中,现实世界的实体以及实体间的各级联系均用单一的结构类型,即关系来表示
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  • 线性回归逻辑回归的区别

    千次阅读 2018-06-20 23:49:46
    其实没有多大的区别,就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数,使样本能映射到[0,1]之间的数值,用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释,线性回归用来预测房价,能找到一个公式来尽量拟合房价...

    其实没有多大的区别,就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数,使样本能映射到[0,1]之间的数值,用来做分类问题。

    简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释,线性回归用来预测房价,能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系,最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型,就是线性回归。

    在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子

    如果我们用线性回归来预测癌症的话,可以想象对于这种分类问题,线性回归很难找到一个完美拟合数据的模型,而且一些特别的数据,也就是噪音会对它的准确率产生很大的影响。


    在新加一组数据之后,方程的准确率降低了很多很多,所以线性回归更适合用来预测数据,对于这种分类问题还是需要逻辑回归来解决。

    前面已经说了,逻辑回归通过Sigmoid函数将任何连续的数值映射到[0,1]之间


    这样就可以找到一组参数,将样本分为两类,


    综上:线性回归用来预测,逻辑回归用来分类。

              线性回归是拟合函数,逻辑回归是预测函数

              线性回归的参数计算方法是最小二乘法,逻辑回归的参数计算方法是梯度下降

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