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时间：2020-07-12 00:22
第一章提到最常见的监督式学習任务包括回归任务(预测值)和分类任务(预测类)。
第二章探讨了一个回归任务–预测住房价格用到了线性回归、决策树以及随机森林等各種算法(我们会在后续章节中进一步讲解这些算法)。
本章中我们会把注意力转向分类系统
数据介绍：本章使用MNIST数据集，这是一组由美国高Φ生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用因此也被称作是机器学习领域的“Hello World”:但凡有人想到了一个新的分类算法，都会想看看在MNIST上的执行结果因此只要是学习机器学习的人，早晚都要面对MNIST
文本词频转向量，取出前n个最频繁出现的
a) liblinear：使用了开源的liblinear库实现内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。
b) lbfgs：拟牛顿法的一种利用损失函数二阶导數矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
c) newton-cg：也是牛顿法家族的一种利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
d) sag：即随機平均梯度下降是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度适合于样本数据多的时候。
生活中肯定存在这样的场景在登录某个网站时，难免会忘记密码或是验证码输入错误，造成多次尝试
所以，有必要适度的提醒用户到底是什么原因造成了登录失敗，如用户名密码不正确、验证码错误等等
由于 Spring Security 框架自带的登录失败url为 /login?error，除了知道是登录失败了其它的，可以说是毫无用处所以，需要我们自定义用户登录失败页面
先来做一个简单的登录失败页面，简单的展示一下失败信息
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