某一日晚上上线，测试同学在回归项目黄金流程时，有一个工单项目接口报JSF序列化错误，马上升级对应的client包版本，编译部署后错误消失。线上问题是解决了，但是作为程序员要了解问题发生的原因和本质。但这都是为什么呢？

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一对多（OnevsRestclassifier）将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归、SVM)方法扩展到多类。参考：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html(https://www.oschina.net/action/G

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utils(X_train,y_train),(X

创建分类器\\简介：\\分类是指利用数据的特性将其分类成若干类型的过程。分类与回归不同，回归的输出是实数。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知的数据进行分类。分类器可以实现分类功能的任意算法，最简单的分类器就是简单的数学函数。其中有二元（binary）分类器，将数据分成两类，也可多元（m

由来From我的好朋友燃哥去年曾多次问过我，能不能写一种日内策略。也有很多朋友来问我，要求写一个网格、做市商策略。但我一般都直接回绝了，关于这些策略，首先你要有很强的数学功底，起码得有一个数学博士。另外高频量化比的更是财力，比如说资金量和宽带网速等等。最重要的是这些违背了我对交易的理解。那有没有其他办法可以做高频交

sklearn中LogisticsRegression的coef\_和intercept\_的具体意义​使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法，例如今天说的逻辑斯谛回归（LogisticR

本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上花费的平均时

机器学习基础本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上