1. 逻辑回归

逻辑回归是一种预测分析，解释因变量与一个或者多个自变量之间的关系，与线性回归不同之处在于它的目标变量有几种类别，所以逻辑回归主要用于解决回归问题。逻辑回归实际上是一个概率分类模型，产生0和1之间的p值。

2.实验数据

一、定义

Box–Muller 变换是一种快速产生符合标准正态分布随机数对的一种方法。基本思想是先得到服从均匀分布的随机数，再将服从均匀分布的随机数转变为服从标准正态分布（零期望，单位方差）的独立的随机数对。

它是由 George E. P. Box 与 Mervin E. Muller 在1958年提出，是最早运用与产生高斯白噪声的著名算法之一，它的基本原理是计算出高斯随机数的相位和幅度，进而产生高斯随机数对的算法。实际上，该方法最早是在1934年由Raymond E. A. C. Paley和Norbert Wiener明确提及的。

决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。

在深入研究代码之前，我们先要了解支撑决策树的数学概念:熵和信息增益

熵:杂质的量度

熵作为度量来量化数据集中的杂质或无序。特别是对于决策树，熵有助于衡量与一组标签相关的不确定性。数学上，数据集S的熵用以下公式计算:

在去年的文章中我们介绍过Bayesian Bootstrap，今天我们来说说Weighted Bayesian Bootstrap

Bayesian bootstrap

贝叶斯自举法（Bayesian bootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。

在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽取的，然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而，在实际问题中，我们通常无法获得这样的先验知识，因此需要使用其他方法来估计分布。

随着PBE（Public Beta Environment

说到现在当红的steam联机游戏，那么封锁协议这款游戏肯定是当仁不让的，但是由于这款游戏不支持中文，许多玩家因为语言问题无法正常进行游戏，那么今天小编就为大家带来一键汉化的教程。

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Steam一款游戏最近吸引了不少玩家的注意，那就是这款类狼人杀游戏封锁协议lockdown，但是因为游戏不支持中文，所以还有许多玩家不知该如何一键汉化游戏，那就快来看看这篇文章吧。

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