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我眼中的逻辑回归模型

分类选择模型大约有十几个左右，例如： 线性概率模型 对数线性模型 逻辑回归模型 条件逻辑回归模型 名义逻辑回归模型 probit模型 但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...逻辑回归模型的SAS实现代码 数据分析中，尽量不要构建 有序的 三分类或三分类以上的 逻辑回归模型，如果遇到Y是三或三以上分类的情况，最好通过合并的方式将Y转换成二元回归，这样模型的性质会更加稳健...例如Y取三个值，则需要以其中一个取值作为参照，构建两个逻辑回归模型，这与哑变量的思路差不多。...逻辑回归模型结果解读 在模型结果解读上，我更为关注下面几个方面： 1、模型总体显著程度检验： 逻辑回归没有提供R方，因此无法知道解释变量解释了变异的百分比，SAS中提供了三种极大似然估计常用的统计量...，当三个检验均显著时说明至少有一个解释变量具有解释力度。

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我为什么要创建一个不能被实例化的类

但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...为了保留多继承的优点，但又摒除缺点，于是有了混入这种编程模式。 Mixins 是一个 Python 类，它只有方法，没有状态，不应该被初始化。它只能作为父类被继承。...每个 Mixins 类只有一个或者少数几个方法。不同的 Mixin 的方法互不重叠。...但是 在写 Mixins 类的时候，我们不会写__init__方法，也不会写类属性。并且 Mixin 类中的方法看起来更像是工具方法。 我们可以写很多个 Mixin 类，然后用一个子类去继承他们。

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为什么我写的程序有bug(一)：逻辑篇

前言 逻辑性错误也是出现bug的重灾区，有很多是因为逻辑性比较复杂，这个倒是可以理解。但是，很多时候出现的问题查了半天最后真想给自己一巴掌。人傻没办法，自己折腾自己。因为这个问题实在太弱智了。...我本来是希望 when =10时，在成功或者失败的回调要处理不一样的逻辑。...=0){ //有id,则自动登录 login（accountID）; }else{ //手动登录 } } 类似于上述的一个逻辑，本来发现登录返回失败，原因是accountID不对，这个时候我们可能会删除...但是，我们在清除accountID时只清除了数据库，没有清除缓存，再次登录的时候用的缓存的值。这样就会导致程序陷入了死循环。所以在进行存储操作时，需要考虑好同步的问题。

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机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵

0x00 概要 逻辑回归（logistic regression）在机器学习中是非常经典的分类方法，周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归，因为其属于对数线性模型。...在算法面试中，逻辑回归也经常被问到，常见的面试题包括： 逻辑回归推导； 逻辑回归如何实现多分类？ SVM与LR的联系与区别？...逻辑回归反向传播伪代码； 大家可以思考下能不能回答/推导出，但这次讨论的问题是： 为什么逻辑回归损失函数是交叉熵？ 初看这个问题感觉很奇怪，但是其中的知识包含了LR的推导与理解。...在我个人看来，可以从两个角度看待这个问题： ''' 【1】从极大似然估计的角度可以推导出交叉熵； 【2】从KL散度（熵的角度）去理解； ''' 0x01 极大似然估计 对于逻辑回归，我们一般通过极大似然估计来求解参数...因为交叉熵越大，KL散度越大，也可以用交叉熵来衡量两个概率分布之间的距离，所以逻辑回归使用交叉熵作为逻辑回归的损失函数。

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作为一个区块链技术人员，我为什么只做技术不炒币？

2018年初，突然发现，身边人一个个转身变成了比特币专家，区块链代言人，以太坊、分布式存储一直挂在嘴边，而我，一个做区块链的技术人员却成了区块链的“边缘派”…… 然而，作为区块链的“边缘派”，今天我想说为什么我不赞成炒币...，但是我执着于做好区块链的技术。...区块链职位需求 有一个人才缺口的公式，个人觉得很有意思： 人才的紧缺程度：区块链>人工智能>互联网金融>O2O 很多人都误以为区块链的门槛很高，但是我不得不跟你说，就像你对区块链和比特币的误解一样，对区块链的职位需求你也理解错了...从职位分布上看，有73.7%的区块链相关岗位为技术类，7.5%为产品类、8.4%为运营类，还有10%其他岗位(包括行业分析师、市场推广、记者等)。其中技术类的薪资最高。...而超过80%的区块链相关职位对求职者的技能要求在3项及以上，技术类人才除了需掌握常用开发语言外(C++,Java,Go)，还需要对密码学、共识算法、超级账本、智能合约等有足够了解。

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二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）

引言逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。无论是垃圾邮件过滤、疾病诊断还是客户流失预测，逻辑回归都是一个强大的工具。...逻辑回归的原理逻辑回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM），它的目标是根据输入特征的线性组合来预测二分类问题中的概率。...逻辑回归的应用场景逻辑回归在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的场景：垃圾邮件检测： 逻辑回归可以根据邮件的内容和特征来预测一封邮件是否是垃圾邮件。...逻辑回归的实现这里我们准备封装一个逻辑回归的py文件，命名为LogisticRegression.py这里我们首先需要导入需要的库from sklearn.metrics import accuracy_scoreimport...之后我们定义fit函数用于训练模型，采用的方法是批量梯度下降来最小化逻辑回归的损失函数，从而找到最优的模型参数，这里我将进行详细说明def fit(self, x_train, y_train, eta

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我的类为什么使用不了了？

【分析】：这个错误比较明显，图中将“TestClass2”写在了 “TestClass1”中，类在使用中是不允许出现嵌套的，否则就是我们常说的“类中类”，必须杜绝这样的编程失误。...错误情况2 在同一项目中使用“TestClass2”这个类时出现错误。 【分析】：“TestClass1”中只有一个方法，没有其他类，所以不存在“类中类”的情况。...仔细观察，发现Program 的命名空间为 “thinger.com” ,而“TestClass1”的命名空间为 “thinger.com.cn”，两者的命名空间不一致。...解决方案 将类名改为 “TestClass1”即可。 错误情况4 在调用类库中的“TestClass”这个类时出现错误。 【分析】：无法调用类库中的类时，可能是由于没有在项目中将类库引用进来。...在解决方案下找到要添加引用的类库，点击确定，将类库引用进来。  最后在代码中引用类库，问题解决。

68430

19 | 为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

出现这个状态表示的是，现在有一个线程正在表 t 上请求或者持有 MDL 写锁，把 select 语句堵住了。 场景： ? 2....等 flush flush tables t with read lock; flush tables with read lock; 这两个 flush 语句，如果指定表 t 的话，代表的是只关闭表...在 session A 中，我故意每行都调用一次 sleep(1)，这样这个语句默认要执行 10 万秒，在这期间表 t 一直是被 session A“打开”着。...第二类：查询慢 select * from t where c=50000 limit 1; c是varchar类型的，全盘扫描了，没啥好说的。或者c是没有索引的。 情景： ?...注意，undo log 里记录的其实是“把 2 改成 1”，“把 3 改成 2”这样的操作逻辑，画成减 1 的目的是方便你看图。

99220

(20) 为什么要有抽象类？ 计算机程序的思维逻辑

为什么需要抽象类？ 抽象方法和抽象类看上去是多余的，对于抽象方法，不知道如何实现，定义一个空方法体不就行了吗，而抽象类不让创建对象，看上去只是增加了一个不必要的限制。...无论是写程序，还是平时做任何别的事情的时候，每个人都可能会犯错，减少错误不能只依赖人的优秀素质，还需要一些机制，使得一个普通人都容易把事情做对，而难以把事情做错。...但抽象类和接口根本上是不同的，一个类可以实现多个接口，但只能继承一个类。...继承的好处是复用代码，只重写需要的即可，需要写的代码比较少，容易实现。不过，如果这个具体类已经有父类了，那就只能选择实现接口了。...在目前关于类的描述中，每个类都是独立的，都对应一个Java源代码文件，但在Java中，一个类还可以放在另一个类的内部，称之为内部类，为什么要将一个类放到别的类内部呢？

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5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的

为了达到这个目的，我认为从逻辑回归开始入门是非常不错的选择，这样不但可以让我们很快熟悉这个流程，而且不被那些高大上的算法所吓倒。...因此，下面将要列出5条原因来说明为什么最开始学习逻辑回归是入门最好的选择。当然，这只是我个人的看法，对于其他人可能有更快捷的学习方式。 1....因为你将要更好地理解机器学习 我想当大家看到本篇的时候，第一个想要问的问题就是：为什么是逻辑回归，而不是线性回归。真相其实是都无所谓，理解了机器学习才是最终目的。...因为逻辑回归有的时候，已经足够用了 逻辑回归是一个非常强大的算法，甚至对于一些非常复杂的问题，它都可以做到游刃有余。...因为逻辑回归是学习神经元网络很好的开始 当学习神经元网络的时候，最开始学习的逻辑回归对我帮助很大。

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5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的

为了达到这个目的，我认为从逻辑回归开始入门是非常不错的选择，这样不但可以让我们很快熟悉这个流程，而且不被那些高大上的算法所吓倒。...因此，下面将要列出5条原因来说明为什么最开始学习逻辑回归是入门最好的选择。当然，这只是我个人的看法，对于其他人可能有更快捷的学习方式。 1....因为你将要更好地理解机器学习 我想当大家看到本篇的时候，第一个想要问的问题就是：为什么是逻辑回归，而不是线性回归。真相其实是都无所谓，理解了机器学习才是最终目的。...因为逻辑回归有的时候，已经足够用了 逻辑回归是一个非常强大的算法，甚至对于一些非常复杂的问题，它都可以做到游刃有余。...因为逻辑回归是学习神经元网络很好的开始 当学习神经元网络的时候，最开始学习的逻辑回归对我帮助很大。

50440

一个三方依赖产生的漏洞，差点让我丢了本月绩效！！！

起因 某天的早上我悠哉的来到了工位，吃起了早餐并接了一杯水，刚准备大干一场的时候，主管来了。 张口就是：小刘啊 你这个月的绩效要被扣没了啊！ 我很是不解啊 难道我犯啥错了 上次忘了冲厕所？...刘总答曰：你上次更改的版本发布后 出现了一个漏洞 说罢丢了张图给我 我前思后想 后思前想 都没印象代码里有这东西 于是说： 刘总 这个不说百分之百 与我无关 至少百分之九十与我不搭边，这项目我刚参与...解决漏洞 分析漏洞 看漏洞描述很清楚了，删除相关内容就可以 注释里的内容 也不涉及代码逻辑，那怎么解决呢？ 本地修改 node_modules 好像不太好 同事更新依赖的话 漏洞依然存在。...为什么说是算是呢？...而我们并不知道那个文件中会存在 owen23355@gmail.com trash@rubaxa.org 我如果想知道 文件中是否存在 指定字符 我就要遍历这个文件夹的每一个文件 然后进行判断。

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重构 -- 我是一个类，难道我不配有专属的测试代码吗？

这点我以前确实没想过 刚看到这个观点的时候，我是很不以为然的，谁让它标题不吸引人>>>《构建测试体系》 就这标题，谁不知道要测试啊。还好我没有“以貌取文”，我认真的看了下去。...为什么调试会花掉大把时间，因为工程大啊，你说它突然来个段错误，你知道是哪里段错误？段错误会死机，那不死机的呢？...每个类都配备测试代码，烦不烦啊你？ 烦。但是项目run的时候爆了烦不烦？那会儿可就不是一个人烦了，那是一个团队一起烦。...这种问题其实完全可以避免，甚至可以不发生，只要给每个类配备一个测试代码。 写一个测试代码能花多少时间，十分钟，测试一下能花多少时间，十分钟。害怕测出问题？...行吧，我写，那怎么写啊？ 怎么写那是个人自己的事情。但是，我想说的是，测试代码，最好写在功能类之前，这样可以预先界定功能类的具体功能，也可以把思路清晰一下。 至于测试代码要测试哪些东西？

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MySQL实战第十九讲－为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

为了便于描述，我还是构造一个表，基于这个表来说明今天的问题。这个表有两个字段 id 和 c，并且我在里面插入了 10 万行记录。...接下来分析原因的时候，一般都是首先执行一下 show processlist 命令，看看当前语句处于什么状态。然后我们再针对每种状态，去分析它们产生的原因、如何复现，以及如何处理。...这里隐含的一个逻辑就是，连接被断开的时候，会自动回滚这个连接里面正在执行的线程，也就释放了 id=1 上的行锁。 第二类：查询慢 经过了重重封“锁”，我们再来看看一些查询慢的例子。...但是接下来，我们再看一个只扫描一行，但是执行很慢的语句。...但大同小异，你可以按照我在文章中介绍的定位方法，来定位并解决问题。 最后，我给你留一个问题吧。

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MySQL深入学习第十九篇－为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

为了便于描述，我还是构造一个表，基于这个表来说明今天的问题。这个表有两个字段 id 和 c，并且我在里面插入了 10 万行记录。...接下来分析原因的时候，一般都是首先执行一下 show processlist 命令，看看当前语句处于什么状态。然后我们再针对每种状态，去分析它们产生的原因、如何复现，以及如何处理。...这里隐含的一个逻辑就是，连接被断开的时候，会自动回滚这个连接里面正在执行的线程，也就释放了 id=1 上的行锁。 第二类：查询慢 经过了重重封“锁”，我们再来看看一些查询慢的例子。...但是接下来，我们再看一个只扫描一行，但是执行很慢的语句。...但大同小异，你可以按照我在文章中介绍的定位方法，来定位并解决问题。 最后，我给你留一个问题吧。

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MySQL实战第二十一讲－为什么我只改一行的语句，锁这么多？

开始执行的时候，要找到第一个 id=10 的行，因此本该是 next-key lock(5,10]。 根据优化 1， 主键 id 上的等值条件，退化成行锁，只加了 id=10 这一行的行锁。 2. ...如下 图5 所示为唯一索引范围锁的 bug： session A 是一个范围查询，按照原则 1 的话，应该是索引 id 上只加 (10,15]这个 next-key lock，并且因为 id 是唯一键...注意，delete 语句加锁的逻辑，其实跟 select ... for update 是类似的，也就是我在文章开始总结的两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。...案例八：一个死锁的例子 前面的例子中，我们在分析的时候，是按照 next-key lock 的逻辑来分析的，因为这样分析比较方便。...我把题目重新描述和简化一下：还是我们在文章开头初始化的表 t，里面有 6 条记录，图 12 的语句序列中，为什么 session B 的 insert 操作，会被锁住呢？

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1天搞出一个教育类App！我是怎么办到的

最近项目组接了一个开发教育类APP的需求，经典要求：多快好省（功能样样有、项目要得急、还得低成本）手动。组长开始让调研一下给个方案，结果我啃哧啃哧1天就搞出来了，目前运行良好。...开发需求：开发一个APP核心功能包含：课程录播、课程直播、在线刷题、资讯前端技术栈：WXML ；FinClip由于客户需求已经由小程序实现过一次，在没有新增需求的情况下，我选择了用小程序转APP的方式来实现...简单来说，其实是通过FinClip 生成一个APP应用的“壳”，在这个“壳”里面打开已上架的小程序，所以小程序转APP之前，我们需要有一个已在管理后台上架的小程序。...二、新增小程序登录FinClip 后台，在小程序管理->我的小程序新增一个小程序。比如新增了一个小程序叫newapp3，那么名称写newapp3，分类、标签、简介写其他即可。...到这里，就是我们生成APP的所有步骤了，你学会了吗？多说一句，教育类应用的用户普遍关注多媒体播放的体验，如音视频播放是否流畅、操作是否便捷。

21410

MySQL深入学习第二十一篇－为什么我只改一行的语句，锁这么多？

session A 是一个范围查询，按照原则 1 的话，应该是索引 id 上只加 (10,15]这个 next-key lock，并且因为 id 是唯一键，所以循环判断到 id=15 这一行就应该停止了...注意，delete 语句加锁的逻辑，其实跟 select ... for update 是类似的，也就是我在文章开始总结的两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。...这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。 案例八：一个死锁的例子 前面的例子中，我们在分析的时候，是按照 next-key lock 的逻辑来分析的，因为这样分析比较方便。...如下 图11 所示为案例八的操作序列： ? 现在，我们按时间顺序来分析一下为什么是这样的结果。...我把题目重新描述和简化一下：还是我们在文章开头初始化的表 t，里面有 6 条记录，图 12 的语句序列中，为什么 session B 的 insert 操作，会被锁住呢？

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机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）

面试题解答6：逻辑斯蒂回归为什么使用交叉熵而不是MSE – 知乎​​​​​​​ 从逻辑的角度出发，我们知道逻辑斯蒂回归的预测值是一个概率，而交叉熵又表示真实概率分布与预测概率分布的相似程度，因此选择使用交叉熵...在逻辑回归中，我们最常用的损失函数为对数损失函数，对数损失函数可以为LR提供一个凸的代价函数，有利于使用梯度下降对参数求解。为什么对数函数可以做到这点呢？...这部分内容将解释为什么L1正则化可以产生稀疏模型（L1是怎么让系数等于零的），以及为什么L2正则化可以防止过拟合。...4 如何用逻辑回归处理多标签问题 逻辑斯蒂回归本身只能用于二分类问题，如果实际情况是多分类的，那么就需要对模型进行一些改动，以下是三种比较常用的将逻辑斯蒂回归用于多分类的方法： 4.1...在刚开始学习机器学习的时候，很多教材会告诉你，在逻辑斯蒂回归中，我们使用 sigmoid 函数将预测值从实数域转换为(0,1)区间内，而这可以代表该预测值为正类或为负类的概率。

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理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

（例如预测明天的温度，23，24，25度） 分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种） 2.逻辑回归不是回归 从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks...3.举个栗子 逻辑回归就是在用回归的办法做分类任务，先举个列子：最简单的二分类,结果是正例或者负例的任务. 3.1 一个二分类的栗子 按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律...再次强调一下,如果你的数学功底很好,可以看一下我上边分享的为什么是sigmod函数的连接,如果数学一般,我们这个时候没有必要纠结为什么是sigmod,函数那么多为什么选他.学习到后边你自然就理解了....我们现在知道了sigmod函数预测结果为一个0到1之间的小数,选定阈值的第一反应,大多都是选0.5,其实实际工作中并不一定是0.5,阈值的设定往往是根据实际情况来判断的.本小节我们只举例让大家理解为什么不完全是.../负样本实际数 3.4 ROC，AUC，KS曲线 逻辑回归得到的结果是概率，那么就要取阈值来划分正负，这时候，每划一个阈值，就会产生一组FPR和TPR的值，然后把这组值画成坐标轴上的一个点，这样，当选取多组阈值后

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