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(1)Logistic / Sigmoid 函数,决策函数、决策边界;(2)Logistic 损失函数、替代损失函数,交叉熵损失;(3)Logistic 正则项,Logistic 必须加正则的解释;(4)Scikit-Learn 中的 Logistic 回归。

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(1)回归和线性回归简介;(2)线性回归模型的预测残差、L1 / L2 / Huber 损失函数;(3)Scikit-Learn 中的线性回归;(4)欠拟合与过拟合;(5)带正则的线性回归模型(岭回归、Lasso、弹性网络)。

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(1)low Severity Vulnerability;(2)FontAwesome 显示异常;(3)Valine 评论(自定义评论信息、隐藏系统等信息);(4)本地搜索(无法生成搜索集、特殊字符、不显示搜索结果、搜索框显示异常);(5)LaTeX 字符转义问题。

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(1)GitHub 多 Page 仓库部署(账号 Page 与项目 Page);(2)云服务器部署(创建、配置、部署、SSL 证书)。

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