在逻辑回归的背景下理解np.where()_在R=1的情况下使用逻辑回归预测概率_coef_在逻辑回归中的应用 - 腾讯云开发者社区

企业建立面向业务的成本度量标准，将为企业增效降本提供指引。如：互联网广告业务的单用户IT支持成本，互联网电商企业的单笔订单IT支出成本。互联网短视频企业的每千小时视频播放的IT成本等。...深入理解企业科技成本的性质，组成和分类，是有效控制成本的前提。企业科技成本不仅包括企业科技部门的成本，也包括企业业务部门通过科技能力发展业务的成本。...时间成本：企业从事一项活动使用时间的成本，即：该时间段内放弃机会的价值。在瞬息万变的市场环境下，时间与价值创造密不可分，所以时间成本从机会成本中分离出来进行关注。...通过引入新科技，新方法降低时间成本，避免被竞争对手模仿和超越，抓住做强做大的窗口期。试错成本：企业不断尝试不同方法解决问题的过程中，产生的所有成本。在成熟稳定的基础技术平台上进行业务创新。...在可持续发展的技术方向上进行投入，有助于降低沉没成本。结论：“增效” 概括的内在含义，既有“增加效率”，又有“增加效能”的意思。效率是“以正确的方式做事”，效能则是“做正确的事”。

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纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）

一、什么是逻辑回归？回归是描述自变量和因变量之间相互依赖关系的统计分析方法。线性回归作为一种常见的回归方法，常用作线性模型（或线性关系）的拟合。 ...逻辑回归（logistic regression）虽然也称为回归，却不是一种模型拟合方法，而是一种简单的“二分类”算法。...1.2 逻辑回归（LR） LR是一种简单的有监督机器学习算法，对输入x，逻辑回归模型可以给出 y0 的概率，进而推断出样本为正样本还是负样本。 ...纵向联邦可以实现多用户在不暴露己方数据的前提下，共享数据和特征，训练出精度更高的模型，对于金融和政务等众多行业具有重要意义。...纵向联邦场景下梯度计算公式如下：LR的纵向联邦流程如图2.2所示，host表示只有特征的一方，guest表示包含标签的一方。

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27个问题测试你对逻辑回归的理解

逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗?...6)在逻辑回归输出与目标比较的情况下，下列哪一种评估指标不能被应用? A)AUC-RUC B)精确度 C)Logloss D)均方误差答案:D 因为逻辑回归是一种分类算法，所以它的输出不能是实时值。...A)线性回归误差值必须是正常分布的但在逻辑回归的情况下并非如此。 B)逻辑回归误差值必须是正常分布的但是在线性回归的情况下并非如此。 C)线性回归和逻辑回归误差值必须是正常分布的。...17)假设你在给定的数据上应用了逻辑回归模型，得到了训练精度X和测试精度y。现在，你想在同样的数据中添加一些新特性。哪个选项在这种情况下是正确的？（多选）注意:考虑剩下的参数是相同的。...在如此庞大的数据中，你可能面临的一个问题是，逻辑回归需要很长时间才能进行训练。

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完全理解了平方损失函数，就是不理解逻辑回归中的对数损失函数的深层逻辑。。

对于在逻辑回归中遇到的对数损失函数立马会让很多同学陷入蒙圈的状态~ 这几天，就有一位可爱的同学问到：逻辑回归中，对数损失函数是什么？如何深层次理解其中的原理？...欢迎大家点个赞、转个发~ 首先，我们要了解逻辑回归是用来解决分类问题的一种机器学习方法。在逻辑回归中，我们试图建立一个模型来预测一个样本属于某个类别的概率。...通过最小化对数损失函数，我们能够找到使得给定样本的情况下，出现这个样本的概率最大的参数 \theta ，从而得到最优的逻辑回归模型。 2....总结在逻辑回归中，对数损失函数是用来衡量模型预测值与实际类别之间差异的重要指标。通过最大化似然函数或者几何角度的解释，我们可以理解为什么选择对数损失函数作为逻辑回归的损失函数。...同时，通过Python代码和图形的展示，我们可以直观地看到损失函数随着训练次数的变化而变化，从而更好地理解损失函数的作用和逻辑回归模型的训练过程。

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基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（下）

前言上期基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题，都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。...本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展，主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。 1....1.2 性能指标这里小编举一个简单的例子来帮助读者们更好地理解 fpr 和 fnr。假设你在一家银行的欺诈检测部门工作，是一名数据科学家。你的工作是建立一个模型，预测信用卡交易是合法的还是欺诈的。...在性能指标网站[1]中可以查看 mlr 包当前包含的所有性能指标以及其适用的情况。 2. 解释模型：odds ratio 在上期推文中曾经提到由于模型参数的可解释性，逻辑回归非常受欢迎。...(#rows: 418, #cols: 1) 小编有话说至此，《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》一书中关于逻辑回归的内容已介绍完毕，书中该章节的最后还总结了逻辑回归的优缺点

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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...逻辑回归在分类上属于回归范畴，只不过它是利用回归的思路来做分类。...w%5E%7BT%7Dx)],逻辑回归的函数呢,我们目前就用sigmod函数,函数如下: 公式中,e为欧拉常数(是常数,如果不知道,自行百度),Z就是我们熟悉的多元线性回归中的,建议现阶段大家先记住逻辑回归的判别函数用它就好了...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....总结一下上边所讲:我们利用线性回归的办法来拟合然后设置阈值的办法容易受到离群值的影响,sigmod函数可以有效的帮助我们解决这一个问题,所以我们只要在拟合的时候把即y = 换成即可,其中 z=,也就是说

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供应链在什么背景下产生的？

供应链管理（SupplyChainManagement,SCM）是在全球制造出现以后，在经济全球化和横向思维成为国际管理学界和企业界的热门话题的情形下形成的，它是物流理论的延伸。...SCM的产生需要有一定的基础条件和一定的环境因素，我们可以从以下几方面来分析SCM的产生背景。 1．...在市场环境相对稳定的条件下，采用“纵向一体化”战略是有效的，但是，在高科技迅速发展、市场竞争日益激烈、顾客需求不断变化的形势下，“纵向一体化”则暴露出种种弊端： ①增加企业投资负担，无论是自建、控股还是兼并...在传统的企业管理思想指导下，采购、生产、销售职能部门没有形成“链”，各自为政，相互脱节，片面追求本部门利益。...在这种背景下，满足这种管理思路要求的SCM应运而生。

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逻辑回归:建立在回归基础上的一种分类模型

机器学习有3大类算法，回归，分类和聚类，其中回归和分类属于监督学习，而聚类则属于非监督学习。线性回归和逻辑回归是机器学习中最为基础，最广为人知的模型。...线性回归，预测的是连续性的因变量值，而逻辑回归预测的是离散型，或者更通俗的说，是二分类变量，比如是否患病，预测的结果就是两个，患病，正常人，所以说逻辑回归本质是一个分类模型。...那为何又有回归二字呢，是因为逻辑回归还是以线性回归为基础，通过引入概率和sigmod函数，将原本二元的离散变量巧妙的转换为了连续性变量，首先来看下sigmod 函数，公式如下 ?...回归方程有了，接下来需要定义损失函数，来对拟合结果进行量化评价。在最小二乘法中，采用了误差平方和这一损失函数，在逻辑回归中，采用的则是最大似然法。...在scikit-learn中，运用逻辑回归的代码如下 >>> from sklearn.datasets import make_classification >>> from sklearn.linear_model

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【案例分析】宝洁公司在SARS疫情背景下的供应链管理解决方案

在这里与大家分享一篇关于宝洁公司在2003年SARS疫情期间的供应链案例，这个案例虽然时间比较早，但是在面对疫情背景下的供应链解决方案中还是有一定的参考价值的。...通过大量资料的分析发现：宝洁无论在应对影响不确定性上，还是在应对市场需求不确定性上，都是胜利者。...而当SARS在4月大规模爆发之前，宝洁已经和普尔斯马特这样的大型分销商开始了舒肤佳的促销活动。...当时北京市商委在各大商场组织的“非典产品供应柜台“里，舒肤佳被要求“不能断货”。在个别地区，对舒肤佳的需求已经超过了该城市在经销商的安全库存线。...所以，宝洁在加大舒肤佳产量的同时，还根据需要，将疫情较轻地区的产品调配到了北京等重点地区。

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在信息化的背景下，如何鼓励员工进行知识共享？

在工业经济时代，企业一般是通过降低产品和服务的成本，通过产品和服务的差异来实现企业的竞争优势。...知识共享定义首先，我们需要先来了解一下知识共享的定义。知识共享是企业内员工、团队或其他关键利益相关者之间交换组织知识的过程。...因此，在企业内部进行知识共享有助于增加知识的留存，便于企业进行知识积累。4、提升员工能力，促进企业发展通过不断的知识共享，可以提高员工个人的技能水平和团队的整体效率。...当分享知识成为企业文化时并融入公司的 DNA 时，这时候在企业内进行知识共享也就变得更加容易了。2、让知识共享工作流程的标准化通过多种渠道进行知识共享是让企业内知识流通的关键。...通过建立多种知识共享途径，可以为员工提供更多的交流机会。而且在远程工作变得越来越普遍的现代世界中，多种通信渠道的可用性变得更加重要。

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VisualStudio 在 DebuggerDisplay 的属性更改业务逻辑将会让调试和非调试下逻辑不同

本文记录我写的逗比代码，我在 DebuggerDisplay 对应的属性的 get 方法上，在这个方法里面修改了业务逻辑，如修改界面元素，此时我在 VisualStudio 断点调试下和非断点调试下的行为不相同...在 VisualStudio 调试器进入断点，默认开启隐函数求值，将会自动调用对应的类型的 DebuggerDisplay 特性里面说明的输出方法，如果对应的对象没有定义 DebuggerDisplay...无论是在 DebuggerDisplay 特性还是在 ToString 方法里面编写变更业务逻辑的代码，都会让在断点调试下和非断点调试下的行为不相同如以下代码，我的 xaml 界面如下 <Window...Foo 方法里面加上断点，此时可以看到，在进入断点时，将会让界面添加 TextBlock 元素，如果没有进入断点将不会修改界面这是因为在 DebuggerDisplay 特性里面，将会输出被花括号包含的属性名对应的属性的值...也就是对应的属性的 get 方法将会在 VisualStudio 调试调用而如果在 get 方法编写业务逻辑，那么调用 get 的次数将会和断点进入次数相关，或和具体获取属性的次数相关更多的代码细节还请到

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在降本增效的大背景下，CIO之困与破局之道

这背后反映出一些企业对IT价值的认知不足，以及当前经济形势下的压力。在疫情期间，IT在支持远程工作和线上交易方面的突出表现，暂时提升了CIO的地位。...然而，在预算有限的情况下，CIO如何支持不断变化的业务需求成为了一个巨大的挑战。在这个背景下，我们需要重新思考IT的价值和投资策略，以找到一种更有效的方法来平衡成本、效率和稳定性。...优先投资的方向在IT预算削减的背景下，尽管整体投资环境趋紧，但某些IT领域仍呈现出增长的投资趋势，必须利用有限的预算予以优先投资： 1、核心关键业务系统 2、云计算 3、人工智能AI 4、数据隐私和信息安全...以下是一些关键步骤和注意事项：在制定明确的预算计划时，首先要与业务部门和利益相关者沟通，以理解他们的需求和预期。接着，考虑到业务需求、项目计划、人员成本、设备采购和维护等因素，细致地制定预算计划。...结语在面临经济挑战的当下，CIO需要重新审视IT投资策略，以降低成本、提高效率与安全。理解业务需求，避免过度配置云资源并选择最经济的定价模型是关键，同时利用云服务的折扣和优惠也能有效降低成本。

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在降本增效的大背景下，CIO之困与破局之道

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NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

实验表明，本文提出的方法可以轻松地集成到现有的LIC方法中，在性能和计算复杂性之间实现了更好的平衡，避免了传统自回归模型的一些复杂性问题。...为了减小这种差异，提出了基于自回归上下文模型的方法，尽管这提高了模型的整体性能，但引入了顺序依赖性，使其大大增加了计算复杂性和解码时间，阻碍了在实际场景中的应用。...对比CH+AR和CH+correlation loss：本文的方法实现的码率增益是自回归模型的一半，但是模型推理时间仅仅是自回归方法的1/55。...，同时模型推理时间是自回归方法的1/50。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。

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重构 Rafy 在多线程环境下数据库连接与事务的构建逻辑

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机器学习-理解Logistic Regression

背景介绍本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中，目标变量（或输出）y对于给定的一组特征（或输入）X，只能采用离散值。...与普遍看法相反，逻辑回归是一种回归模型。该模型建立回归模型以预测给定数据条目属于编号为“1”的类别的概率。...就像线性回归假设数据遵循线性函数一样，Logistic回归使用sigmoid函数对数据进行建模。 ? ? 只有当决策阈值进入图片时，逻辑回归才成为分类技术。...阈值的设置是Logistic回归的一个非常重要的方面，并且取决于分类问题本身。阈值的决定主要受精度和召回值的影响。理想情况下，我们希望精度和召回都是1，但很少这种情况。...在Precision-Recall权衡的情况下，我们使用以下参数来决定thresold： 1.低精度/高回调：在我们想要减少假阴性数量而不必减少误报数量的应用中，我们选择具有低精度值或高回调值的决策值。

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无线路由器是在什么背景下产生的？国内外有哪些著名的厂商？

在以前，无线技术没有普及的时候，一般我们依赖网线比较大，即使是笔记本电脑，也会插着网线，其实笔记本电脑诞生的时候，无线技术也已经诞生了。我们来简单的了解一下笔记本电脑的历史吧！...这个就不得不提一下无线技术的历史了。无线技术也分很多种类的，比如调频无线技术、红外无线技术和蓝牙无线技术等，我们这里重点谈一下无线网网络，无线网络其实就是调频无线技术和红外无线技术的集合体。...[1622682504753-image.png] 其实我们知道在早期，网络，或者计算机其实都是在战争的背景下诞生的，因为要计算比如导弹的航线数据，人工计算已经不满足了，才慢慢想到用机器去算，所以才叫“...这个就是无线网络和笔记本电脑的历史了。那无线路由器是什么时候诞生的呢？谈到无线路由器，不得不提一下“路由器”，提到路由器，那么“思科”这家厂商你就要知道了。...总部在美国伊利诺伊州绍姆堡。我们知道的摩托罗拉基本是它的手机，2014年中国联想收购了其手机业务。其实它的无线路由器产品目前也在慢慢的影响着世界，估计实打实的铁粉会去选择摩托罗拉的无线路由器吧。

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Seaborn也能做多种回归分析，统统只需一行代码

稳健线性回归在有异常值的情况下，它可以使用不同的损失函数来减小相对较大的残差，拟合一个健壮的回归模型，传入robust=True。...多项式回归在存在高阶关系的情况下，可以拟合多项式回归模型来拟合数据集中的简单类型的非线性趋势。通过传入参数order大于1，此时使用numpy.Polyfit估计多项式回归的方法。...逻辑回归 Logistic回归是一种广义线性回归，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。...logistic= True)# 逻辑回归模型 ?...其他背景中添加回归 jointplot jointplot()函数在其他更大、更复杂的图形背景中使用regplot()。

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回归

')#添加纵轴标签 plt.show() 图片逻辑回归实现方面，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(数值越大，函数越逼近1；数值越小，...scikit-learn机器学习模块的sklearn.linear_model提供了逻辑回归类LogisticRegression()： class sklearn.linear_model.LogisticRegression...如果是二元逻辑回归，ovr和multinomial并没有任何区别，区别主要在多元逻辑回归上。...#逻辑回归 #例7-5 生成具有两个特征的二元分类样本，分类别绘制原始样本集散点图， #使用样本集训练逻辑回归模型，用训练好的模型对样本集进行分类，观察分类结果 import numpy as np from...个输入特征在第i个输出特征的指数。

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.Net高级进阶，在复杂的业务逻辑下，如何以最简练的代码，最直观的编写事务代码？

本文将通过场景例子演示，来通俗易懂的讲解在复杂的业务逻辑下，如何以最简练的代码，最直观的编写事务代码。...【示例二】好，现在，我们的业务要求要改一下，改成这样的：勾选了一条商品，输入该条商品的入库数量，然后又勾选了一条原材料，输入该原材料的入库数量，最终点击入库按钮，要产生商品的入库记录和原材料的入库记录...如果逻辑简单还好说，如果逻辑稍微复杂的话，想用多个Dal方法来共同组合一个事务的话，就非常费脑筋的，就像上文这样演变的第一版和第二版。　　...基于自己的场景可以定制自己的TransactionExecute，本文着重指出利用委托来优化该情况下的编码思想，至于TransactionExecute，这里只是做个简单的科普，其中有更多可挖掘的地方，...因为传递的是引用，并且用用到了lambda，导致了闭包，最终在Invoke时在匿名类中会用同一引用。那么，怎样解决这样情况？逐个逐个的赋值，或者用反射？

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在“增效降本”的背景下重新理解企业成本

纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）

27个问题测试你对逻辑回归的理解

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