DataWhale-机器学习基础-Task1-笔记
LR 基础部分之前已经掌握了，大致过了一遍；
Python 语言许久不同，生疏了，这次主要按照代码示例自己手动跑了一篇 Sklearn 的 LR 实现代码。
心得：
1.重新掌握了 random.seed(); np.array([[ ],[ ],[ ]]).reshape(row,-1); print(' %s %d' %('string',number))等函数的用法；
2.np.array()实例化对象的 a 的.dot() 方法可以无限嵌套,e.g. a.dot(b).dot(c)，比用 np.dot(np.dot(a,b),c)更方便简洁；
3.还是在一个集体里共同学习更有感觉！
2020年04月21日22:57:09
Pycharm 代码截图：