适宜读者群 本书的内容不多，而缩短其篇幅并不是一件容易的事。本书将主要介绍实用 OSG 的函数及其运用，因此，本书的适宜阅读群体也就限制为特定的人群。 本书专为准备开始学习OSG，并使用OSG 进行程序开发的开发者所编写。 本书所涉及的工具可能包括特定行业的应用软件，本书同时还提供有关虚拟现实 和仿真方面的介绍，这也正是OSG 的强大之处所在。 OSG 是一个C++ API 库，因此本书假定读者具备相当的C++开发经验。特 别地，本书的读者应当对于C++的设计特性较为熟悉，例如公有和私有成员，

用Vector向量实现线性表用Vector向量实现线性表

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同