摘要：华为多元生态技术精选集，“学-练-考”一站式进阶资料包，内含华为云开发者认证考试折扣券。希望开发者们基于华为端、边、云多元技术能力协同，激发无限创新力量！本文分享自华为云社区《年度重磅！《2022华为开发者宝典》端-边-云多元生态技术精选，学练考一站式能力进阶，免费下载！》，作者：华为云社区精选。2022年是开放纳新、融合求变的一年，也是华为云与开发者共同加速成长的一年。开发者作为华为云生态建设的核心力量，同时是云上应用创新的源泉。如何培养创新型开发者，已成为当前行业的重点探索方向之一。华为云一直在全方位助力开发者进行应用构建。在软件、AI、媒体以及数据等四大主流场景，构建四大开发生产线
摘要：华为多元生态技术精选集，“学-练-考”一站式进阶资料包，内含华为云开发者认证考试折扣券。希望开发者们基于华为端、边、云多元技术能力协同，激发无限创新力量！本文分享自华为云社区《年度重磅！《2022华为开发者宝典》端-边-云多元生态技术精选，学练考一站式能力进阶，免费下载！》，作者：华为云社区精选。2022年是开放纳新、融合求变的一年，也是华为云与开发者共同加速成长的一年。开发者作为华为云生态建设的核心力量，同时是云上应用创新的源泉。如何培养创新型开发者，已成为当前行业的重点探索方向之一。华为云一直在全方位助力开发者进行应用构建。在软件、AI、媒体以及数据等四大主流场景，构建四大开发生产线
在响应丝滑动画一篇文章中，分别介绍了作用于普通视图、绘制视图的绘制对象、和界面这三种对象的动画效果，但是都有一些使用的局限性。比如这些动画都只是以屏幕上绘制更新的方式绘制动画，并没有真实改变作用对象的实际位置或属性，这种问题在视图动画中尤为明显，在没有特别设置时，动画结束后的视图状态会还原到动画前，也就是说动画中及动画后的视图对象是没有保存动画中用到的一些属性的。这种情况就需要使用本文所介绍的属性动画了。属性动画本质是对某个对象的属性提供一组变化更新的属性值，他的作用对象不仅可以是视图和界面，也可以是任何具有上述需求的对象类。在Android3.0API11开始的AndroidSDK版本中，定
在响应丝滑动画一篇文章中，分别介绍了作用于普通视图、绘制视图的绘制对象、和界面这三种对象的动画效果，但是都有一些使用的局限性。比如这些动画都只是以屏幕上绘制更新的方式绘制动画，并没有真实改变作用对象的实际位置或属性，这种问题在视图动画中尤为明显，在没有特别设置时，动画结束后的视图状态会还原到动画前，也就是说动画中及动画后的视图对象是没有保存动画中用到的一些属性的。这种情况就需要使用本文所介绍的属性动画了。属性动画本质是对某个对象的属性提供一组变化更新的属性值，他的作用对象不仅可以是视图和界面，也可以是任何具有上述需求的对象类。在Android3.0API11开始的AndroidSDK版本中，定
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
分类算法-逻辑回归与二分类1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器2、逻辑回归的原理2.1输入逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果，然后把这个结果映射到0-1之间。2.2激活函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例),另外的一个类别会标记为0(反例)。（方便损失计算）输出结果解释(重要)：假设有两个类别
分类算法-逻辑回归与二分类1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器2、逻辑回归的原理2.1输入逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果，然后把这个结果映射到0-1之间。2.2激活函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例),另外的一个类别会标记为0(反例)。（方便损失计算）输出结果解释(重要)：假设有两个类别
1.线性回归1.1线性模型 当输入包含d个特征，预测结果表示为： 记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为： 对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表示为： 给定训练数据特征X和对应的已知标签y，线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b：当给定从X的同分布中取样的新样本特征时，这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。1.2损失函数（lossfunction） 损失函数又称代价函数（costfunction），通常用其来度量目标的实际值和预测值之间的误差。在回归问题
1.线性回归1.1线性模型 当输入包含d个特征，预测结果表示为： 记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为： 对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表示为： 给定训练数据特征X和对应的已知标签y，线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b：当给定从X的同分布中取样的新样本特征时，这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。1.2损失函数（lossfunction） 损失函数又称代价函数（costfunction），通常用其来度量目标的实际值和预测值之间的误差。在回归问题
