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逻辑回归(Logistic Regression)是我看的书《机器学习实战》里讲解的第四种算法了，不过这是我在工作中尝试的第二种。因为knn有相当的计算复杂度，需要耗费一定时间，对我正在做的web服务来说会影响响应时间，于是尝试了新的算法。
逻辑回归是一种比较经典的分类方法，可以看做二分......
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最近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN)或许是机器学习算法中最简单最容易理解的一种。它的思路是通过已被标注过的数据集，来判断新数据的类别，数据集的特征值是可以量化的，并且是有明确的标签，通过计算距离来选取K个跟新数据最近的数据，用最多的类型来确定新数据的类型。
类似下面......
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Levenshtein Distance又称编辑距离，是衡量两段字符的差异大小的一种方法，也可以看做从一个字符串转换到另一个字符串所需要的最少的操作数，并以此计算相似度。听说应用于拼写检查、论文查重、dna基因序列分析等，当然我没有这种用途，我在工作中因为需要预测bug，则需要匹配条件和匹配输......
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