deep learning （六）logistic（逻辑斯蒂）回归中L2范数的应用
zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用，这里继续logistic回归L2范数的应用。 先说一下问题：有一堆二维数据点，这些点的标记有的是1，有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点。如图（标记是1的样本用+表示，0的用红点表示）： 这其实是一个二分类问题，然后我们就想 ...
原文：SAS LOGISTIC 逻辑回归中加(EVENT='1')和不加(EVENT='1')区别
区别在于：最大似然估计分析中估计是刚好正负对调加上EVENT： LET DVVAR Y LET LOGIT IN S.T LET LOGIT MODEL S.Model Params LET LOGIT SCORE S.Pred Probs let VarList X WOE B amp BN. WOE Storing the results of the model in a dataset p ...
2018-11-22 11:11 0 674 推荐指数：
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