Writing notes

logistic regression model Logistic Regression --- Compared with linear regression, logistic regression is used to solve questions which only have limited possible answers. For exam

Kaggle小白快速上手指北 准备工作 --- 比赛选择 上来先筛选出新手模块的competition, 因为我本人是新手, 并且想练习课程中学到的知识, 所以就从简单的开始了 了解比赛信息 Description 描述信息 根据"Description"模块可以快速了解题目背景, 因为kaggle中的题目(我目前接触到的)都与现实紧密结合, 所以我认为多了

linear regression model 线性回归模型(Linear Regression) --- 线性回归模型可以根据一些特征值(feature x)数据, 计算一个可能的结果(预测), 这个结果是无限多个数中的一个. 例如根据房屋个数, 房屋面积, 花园面积和房屋建成年份等特征值进行房价预测等. In a word, linear regress

Titanic - Machine Learning from Disaster --- 预测泰坦尼克游客是否能够幸存 题目地址 House Prices - Advanced Regression Techniques --- 预测房屋售价 题目地址

记录一些Objective-C的使用技巧和注意事项, 也算是对iOS开发生涯的总结 (in progress) 面向对象思想 --- 面向对象和面向过程的区别 1. 面向过程强调功能行为，关注解决问题需要哪些步骤 (所有过程亲力亲为) 2. 面向对象将功能封装进对象，强调具备了功能的对象，关注的是解决问题需要哪些对象 (找到具有对应功能的对象，让对象去做事情

记录iOS多线程开发的基本知识和使用方法, 积累iOS开发经验 一些基本概念 --- 一个应用程序可以对应多个进程, 每个进程中至少有一个线程, 进程中的线程共享该进程的资源. 线程执行任务的方式 -- 串行（任务和任务之间有执行顺序，即多个任务一个一个地按顺序执行，一个线程同时只能执行一个任务） 单个进程中的每条线程可以并行执行任务 同一时间CPU只能处理