逻辑函数或逻辑曲线是一种常见的S函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒（英语：Pierre François Verhulst）在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线（英语：generalized logistic curve）可以模仿一些情况人口增长（P）的S
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2018-05-29 10:49:00
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在这一节中，我们将关注聚合逻辑向量并寻找真正的元素。1．聚合逻辑向量正如我们前面提到的，除了二元逻辑运算符，还有一些逻辑聚合函数也是非常有用的。最常用的两个逻辑聚合函数是any( )和all( )。只要给定逻辑向量的任何一个（至少一个）元素是TRUE，函数any( )就返回 TRUE；否则，函数 a
原创
2019-01-22 11:07:00
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目录1. 逻辑回归的步骤1.1 步骤一：定义函数集合1.2 步骤二：函数的好坏1.2.1 交叉熵1.2.2 为什么不使用MSE1.3 找一个最好的函数1.4 逻辑回归和线性回归的比较2. 生成式与判别式3. 多分类4. 逻辑回归的局限性补充：生成式模型和判别式模型1. 逻辑回归的步骤1.1 步骤一：定义函数集合 由第四节概率生成模型可知，我们的函数集合
1、缩进原则Python使用缩进来区分不同的代码块，所以对缩进是严格要求。物理行和逻辑行的概念物理行：代码编辑器中显示的代码，每一行内容是一个物理行。逻辑行：Python解释器对代码进行解释，一个语句是一个逻辑行。可以使用";"号将多个逻辑行合并成一个物理行。可以使用" \ "对一个逻辑行进行换行，书写为多个物理行。缩进原则逻辑行的“首行”需要顶格，即无缩进相同逻辑层保持相同的缩进":"标记一个新
## Python 逻辑函数：简化逻辑判断的利器
逻辑函数是一种在编程中常用的工具，它们可以帮助我们简化复杂的逻辑判断。在 Python 中，逻辑函数是一组内置的函数，可以用于执行常见的逻辑操作，例如判断两个对象是否相等、判断一个对象是否属于某个集合、判断一个字符串是否包含另一个字符串等等。本文将介绍一些常用的 Python 逻辑函数，并通过代码示例详细展示它们的用法。
### 1. `is`
原创
2023-07-27 08:19:15
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# MySQL 逻辑函数
在MySQL中，逻辑函数是一类用于处理逻辑判断的函数。通过逻辑函数，我们可以对数据进行逻辑运算、条件判断等操作，从而实现更加复杂的数据处理逻辑。在本文中，我们将介绍MySQL中常用的逻辑函数，并给出相应的代码示例。
## 逻辑函数列表
在MySQL中，常用的逻辑函数包括以下几种：
- **IF(condition, value1, value2)**：根据条件判断
逻辑向量只取 TRUE 或 FALSE，主要用来筛选数据。实践中，由多个逻辑向量构建联合条件是很常见的，并且联合条件中有可能涉及多个逻辑运算符和逻辑函数。 逻辑运算符 逻辑函数 处理缺失值 逻辑强制转换
原创
2019-01-22 11:10:00
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EXCEL的逻辑函数可以根据给出的条件进行真假判断，并根据判断结果返回用户指定的内容。在EXCEL中的统计函数有很多个，下面将介绍常见的逻辑函数的功能，语法，参数以及实例展示。一、IF函数（1）功能IF函数用于在公式中设置判断条件，通过判断条件是否成立返回逻辑值TRUE或者FALSE，然后根据判断结果返回不同的指定值。（2）语法=IF(logical_test,[value_if_true],[v
1、原理逻辑回归(Logistic Regression )与线性回归不同，线性回归是处理回归问题，而逻辑回归是用来处理分类问题。2、sigmoid函数：sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优缺点：优点：平滑、
引言假设今天希望将机器学习应用到医院中去，比如对于某一个患了心脏病的病人，求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的，因为对于一个患病的病人，你只能知道他3个月后到底是病危或者存活。所以线性回归并不适用这种场景。logistic函数上面提到我们最
IF函数功能：根据指定的条件判断其“真”（TRUE）、“假”（FALSE），从而返回其相对应的内容。IF函数可以嵌套7层关系式，这样可以实现不仅是单个条件的判断语法：IF(logical_test,value_if_true,value_if_false)解析：IF函数可以嵌套7层关系式，这样可以构造复杂的判断条件，从而进行综合评定。logical_test：表示逻辑判断表达式。value_if_
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2023-08-19 10:54:50
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目录1. 逻辑函数的几种表示方法（1）真值表（2）逻辑表达式（3）逻辑图（4）波形图（5）卡诺图2. 逻辑函数表示方法之间的转化（1）真值表→逻辑表达式（2）逻辑表达式→逻辑图（3）逻辑图→逻辑表达式（4）逻辑表达式→真值表3. 逻辑函数的化简（1）代数法化简（2）卡诺图化简 1. 逻辑函数的几种表示方法逻辑函数：描述输入逻辑变量和输出逻辑变量之间的因果关系。（1）真值表（2）逻辑表达式 最小项
逻辑回归概述分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大部分的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。如：KNN，使距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这里我们要展开的是Logistic回归，这是一种很常见的用来解决二元分类问题的回归方法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。基本原理逻辑回归（Logistic Regression，简称L
12.支持向量机12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。逻辑回归公式逻辑回归公式如下图所示， 可以看出逻辑回归公式由两个变量x和\(\theta\)构成，其中x表示输入的数据，而\(\theta\)是可学习的变量，如图中右半部分所示，其图像坐标轴横轴为x.\(h_{\theta}(x)\)是关
1.Python中的逻辑结构①顺序执行②选择执行:if...elif...else...没有switch..case..③循环执行:for...in...while...没有do..while...注意: if/for/while后面不使用{ }, 而用 : 代替; 下面一句必须有缩进(可以是TAB或若干空格); 再下面一句
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2023-09-06 21:27:31
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1.逻辑回归解决什么问题？逻辑回归用于分类问题。对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。2.什么是逻辑回归？逻辑回归建立在线性回归的基础上。首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值的判断为是，输出1；小于这个阈值的判断为否，输出0。也可以不输出1或0，而输出是1的概率，再由概率是否大于0.5判
逻辑回归一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的，是一种常见的分类算法。1、逻辑回归的基本假设任何模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才适用。逻辑回归的基本假设是数据服从伯努利分布。2、逻辑回归的损失函数逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数（交叉熵，等同于对数损失）3、逻辑回归的求解方法由于该极大似然函数无法直接求解，
01 / IF函数=IF( logical_test , [value_if_true] , [value_if_false])IF函数的嵌套 ： = IF ( 表达式, TRUE , FALSE ) = IF ( 表达式 , IF(表达式 , , ) , IF(表达式 , , ) ) 实例：求解：=IF(C35>=3000
原创
2021-01-01 17:02:27
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numpy的广播原则算术运算1.numpy.add
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2023-03-07 15:23:20
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1、逻辑回归的定义（小米面试题）：广义线性回归分析模型，一般用来解决二分类问题（其多分类形式为softmax回归）1、逻辑回归的损失函数极大似然函数2、逻辑回归为什么用极大似然估计？极大似然估计就是利用已知的样本结果信息，发推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值（模型已定，参数未知）。损失函数一般有四种，平方损失函数、对数损失函数、HingeLoss0-1损失函数、绝对值损失函数
