黑马媛

逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。 在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。 LR适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违约信息预测（二分类）、用户等级分类（多分类 ）等场景。 实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进！

线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。该算法中几乎包含了所有有监督机器学习算法的重要知识点，比如数据的表示、参数的训练、模型的评价、利用正则化防止过拟合等概念。所以说如果掌握了线性回归，可以为后面的学习打下坚实的基础。 回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过因变量Y与影响它的自变量Xi（i1,2,3…）之间的回归模型，衡量自变量Xi对因变量Y的影响能力的，进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。 回归分析包括：线性回归和非线性回归 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系——图象是直线，每个自变量的最高次项为1 线性回归又分为：一元线性回归、多元线性回归（自变量x的个数的不同）。

在进行图形渲染时，高等数学的知识被广泛应用于图形的创建、变化和动画效果的实现。比如，使用矩阵变换可以实现图形的旋转、缩放和扭曲等效果。这需要对高等数学中的线性代数有深入的理解。对于前端开发来说，Canvas和SVG等技术允许开发者利用基础的图形元素构建复杂的图形和动画。例如，使用Canvas时，开发者需要手动计算图形的坐标位置和变换。这时，矩阵变换就显得尤为重要，它能帮助开发者简化复杂的几何计算，使得图形的变换和动画的实现更加高效和精确。进一步地，三维图形的渲染技术，如WebGL，更是深度依赖于高等数学中的线性代数、几何学等知识。通过这些知识，开发者可以在浏览器中实现高质量的三维视觉效果，为用户带来沉浸式的体验。