π值的计算一直都是数学家们非常感兴趣的话题，这又衍生了一个问题，我们该怎样用一个分数进行π值的最佳逼近呢？

MATLAB语言，应用里米兹算法做最佳一致逼近

很明显，前向神经网络的学习速度通常远低于要求，这一直是其应用的主要瓶颈。这两个主要的原因是：1）神经网络的学习速度慢，这两个原因都是基于神经网络的迭代学习。与传统的学习算法不同，本文提出了一种新的单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习算法，该算法随机选择输入权值并解析地确定slfn的输出权值。从理论上讲，该算法在极快的学习速度下能够提供最佳的泛化性能。基于真实世界标杆函数逼近和分类问题（包括大型复杂应用）的实验结果表明，新算法在某些情况下可以产生最佳的泛化性能，并且比传统的前馈神经网络学习算法学

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。 Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具 回归：对一直公式的位置参数进行估计 拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式、以此进行分类 sigmoid函数：在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时，