逻辑回归模型建模步骤 有没有必要把机器学习算法自己实现一遍？

有没有必要把机器学习算法自己实现一遍？

如果你是一个泥瓦匠，你就不需要它；

如果你是一个前端开发工程师，你就不需要它；

如果你是一个后端开发工程师，你就不需要它；

如果你做人工智能或人工智能的应用集成工作，最好实现一次，但是如果你不实现一次，它就会实现或多或少影响工作效率；

如果你做数据标注的工作，你就不需要它了；

例如如果你做人工智能算法，这是必要的；

如果你做人工智能研究，这应该是基本的技能。

写JAVA后端代码时逻辑混乱怎么办？

后端代码的复杂性通过分割和裁决来解决。首先，通过拆分项目，项目之间可以存在依赖关系，但必须是单向依赖而不是环依赖。如果存在环，我们必须考虑将环依赖分解为单独的项目来解决环依赖。

对于项目中的代码，可以通过水平拆分和垂直拆分来降低复杂性。水平层分为控制器、服务、Dao和sqlmap，垂直层分为系统、biz1、biz2、Bizn，但在数据通畅连接中，水平拆分和垂直拆分相结合，如下图所示：

通过这种分层方式，代码层是分开的，结构清晰。对于一些跨模块调用的接口，如同一个数据表需要在不同的模块中操作时，可以将该接口作为公共接口升级到上层cxmodule，对于一些可重用的、相对独立的功能，可以在cxmodule中定义一个干净的接口，业务逻辑可以通过在模块的功能模块中实现接口来实现，而不需要使用spring的事务管理机制，从而降低代码的复杂度。

逻辑回归和回归分析区别？

1、Logistic回归是一种广义线性回归分析模型。

2. 线性回归：一种统计分析方法，利用数理统计中的回归分析来确定两个或多个变量之间相互依赖的数量关系。

2、Logistic回归：常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。

2. 线性回归：常用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。

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