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logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】

编程算法线性回归 python sas

logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。上下两篇的大纲如下：【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义（1）优势（2）优势比（3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归（1）

2018-04-08

1.3K0

造出一艘logistic模型 | 【logistic从生产到使用】（下） | 数说 · 算法

前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，

2018-04-04

1.1K0

回归模型的一个隐藏指标，你知道吗？

线性回归 sas

假设现在有一个线性回归模型：人均GDP = a第一产业产值 + b工业产值 + c建筑业产值 + d第三产业产值 + e PS：人均GDP单位元，各产业产值单位亿元，为方便说明，这里举一个简单的例子。一般而言，我们通常从那几个指标去分析这个模型？看系数，比如第一产值每增长1亿元，人均GDP平均增长a元。看P值，比如系数a的P值为0.025，说明第一产业产值对人均GDP的增长作用是显著的。看R2，比如 R2=0.95，说明这几个产业的产值，对人均GDP的解释能力为95%。我们常用的分析指标差不多

2018-03-28

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