逻辑模型

理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类，逻辑回归诞生了。逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 逻辑回归是假设数据服从Bernoulli分布的，因此LR也属于参数模型，他的目的也是寻找到最优参数。 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model）。 【补充】在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。 首先回顾一下简单线性回归（只考虑一个输入变量，一个输出变量的线性回归）。 表示输入变量（自变量），第一部分例子中的X。 表示输出变量（因变量），第一部分例子中的Y。一对 表示一组训练样本。m个训练样本

3 月，跳不动了？>>> 一、前言 随着美团外卖业务的不断迭代与发展，外卖用户数量也在高速地增长。在这个过程中，外卖营销发挥了“中流砥柱”的作用，因为用户的快速增长离不开高效的营销策略。而由于市场环境和业务环境的多变，营销策略往往是复杂多变的，营销技术团队作为营销业务的支持部门，就需要快速高效地响应营销策略变更带来的需求变动。因此，设计并实现易于扩展和维护的营销系统，是美团外卖营销技术团队不懈追求的目标和必修的基本功。 本文通过自顶向下的方式，来介绍设计模式如何帮助我们构建一套易扩展、易维护的营销系统。本文会首先介绍设计模式与领域驱动设计（Domain-Driven Design，以下简称为DDD）之间的关系，然后再阐述外卖营销业务引入业务中用到的设计模式以及其具体实践案例。 二、设计模式与领域驱动设计 设计一个营销系统，我们通常的做法是采用自顶向下的方式来解构业务，为此我们引入了DDD。从战略层面上讲，DDD能够指导我们完成从问题空间到解决方案的剖析，将业务需求映射为领域上下文以及上下文间的映射关系。从战术层面上，DDD能够细化领域上下文，并形成有效的、细化的领域模型来指导工程实践。建立领域模型的一个关键意义在于，能够确保不断扩展和变化的需求在领域模型内不断地演进和发展，而不至于出现模型的腐化和领域逻辑的外溢。关于DDD的实践，大家可以参考此前美团技术团队推出的《

转自： 平凡希 老师 https://www.cnblogs.com/xiaoxi/ SpringMVC的工作原理图： SpringMVC流程 1、 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。 2、 DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。 3、 处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找)，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。 4、 DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器。 5、 HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller，也叫后端控制器)。 6、 Controller执行完成返回ModelAndView。 7、 HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet。 8、 DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器。 9、 ViewReslover解析后返回具体View。 10、DispatcherServlet根据View进行渲染视图（即将模型数据填充至视图中）。 11、 DispatcherServlet响应用户。 组件说明：

网络工程系统集成模型 ​ 在该模型的第一步， 即 用户需求分析 阶段中，设计者将重点考虑用户的需求、约束和目标。因为一个好的网络设计者必须清楚用户需求，并且将这些需求转换为商业和技术目标，如可用性、可扩展性、可购买性、安全性和可管理性等。 该过程包括明晰部门和用户组的结构,明确网络将向谁提供服务，并从何处获取有用信息。如果已经明确用户的需求和要达到的目标，并且用户希望对网络设计有一一个快速响应，则可以直接进入逻辑网络设计阶段。 逻辑网络设计 必须充分考虑到可选用的厂商设备有档次、型号的限制，以及用户需求会不断变化和发展等情况，不能过分拘泥于用户需求的指标细节，应当在设计方案的经济性、时效性的基础上具有一定前瞻性。 在逻辑上可行性达到就进入了 物理网络设计与实现 ，在这个阶段，只需根据逻辑设计方案进行施工即可。在实际施工中，又可根据实际情况进行适当调整，若发现逻辑设计存在重大问题那么逻辑网络设计方案将被否决，重新打回设计。 物理网络设计与实现完成之后实际使用之前必须进行 测试 ，测试必须考虑到实际工作的各种可能，进行最大弹性检测，保证网络满足用户需求。若不满足则需要上一阶段物理网络设计与实现重新改进，或者从逻辑网络设计阶段重新设计施工。 这个过程将不断重复直到测试满足用户需求。 来源： CSDN 作者： lingchen336 链接： https://blog.csdn.net

Web MVC简介 1.1、Web开发中的请求-响应模型： 在Web世界里，具体步骤如下： 1、 Web浏览器（如IE）发起请求，如访问 http://sishuok.com 2、 Web服务器（如Tomcat）接收请求，处理请求（比如用户新增，则将把用户保存一下），最后产生响应（一般为html）。 3、web服务器处理完成后，返回内容给web客户端（一般就是我们的浏览器），客户端对接收的内容进行处理（如web浏览器将会对接收到的html内容进行渲染以展示给客户）。 因此，在Web 世界里： 都是Web客户端发起请求，Web服务器接收、处理并产生响应。 一般Web服务器是不能主动通知Web客户端更新内容。虽然现在有些技术如服务器推（如Comet）、还有现在的HTML5 websocket可以实现Web服务器主动通知Web客户端。 到此我们了解了在web开发时的请求/响应模型，接下来我们看一下标准的MVC模型是什么。 1.2、标准MVC模型概述 MVC 模型： 是一种架构型的模式，本身不引入新功能，只是帮助我们将开发的结构组织的更加合理，使展示与模型分离、流程控制逻辑、业务逻辑调用与展示逻辑分离。如图1-2 图1-2 首先让我们了解下MVC （Model-View-Controller ）三元组的概念： Model （模型）： 数据模型，提供要展示的数据，因此包含数据和行为

文章目录 逻辑回归 逻辑回归学习目标 逻辑回归引入 逻辑回归详解 线性回归与逻辑回归 二元逻辑回归的假设函数 让步比 Sigmoid函数图像 二元逻辑回归的目标函数 不同样本分类的代价 二元逻辑回归目标函数最大化 梯度上升法 线性回归和逻辑回归的参数更新 拟牛顿法 二元逻辑回归模型 二元逻辑回归的正则化 L1正则化 L2正则化 多元逻辑回归 OvR MvM 逻辑回归流程 输入 输出 流程 逻辑回归优缺点 优点 缺点 小结 逻辑回归   虽然逻辑回归的名字里有“回归”两个字，但是它并不是一个回归算法，事实上它是一个分类算法。 逻辑回归学习目标 二元逻辑回归的目标函数 最小化二元逻辑回归目标函数 二元逻辑回归的正则化 多元逻辑回归 逻辑回归的流程 逻辑回归的优缺点 逻辑回归引入 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1O9UxwXA-1582719512430)(…/新配图/恶搞图/06-09-操场2.jpg)]   曾经在感知机引入时我们讲过，操场上男生和女生由于受传统思想的影响，男生和女生分开站着，并且因为男生和女生散乱在操场上呈线性可分的状态，因此我们总可以通过感知机算法找到一条直线把男生和女生分开，并且最终可以得到感知机模型为 f ( x ) = s i g n ( ( w ∗ ) T x ) f(x)=sign((w^*)^Tx) f

第五部分 数据库设计 （一）、考核内容 (1) 用户需求分析、概念结构设计 (2) 逻辑结构设计 (3) 物理结构设计 (4) 数据库结构与应用行为设计 （二）、考核要求 (1)了解数据库生命周期。 (2)了解数据库设计规划与用户需求分析。 (3)掌握数据库概念结构设计步骤与方法（实体联系模型）。 (4)掌握数据库逻辑结构设计方法，由实体-联系模型向关系模型的转换。 (5)了解数据库的物理结构设计方法：索引、数据聚簇。 (一）选择 1.在数据库设计中，用E-R 图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示，它是数据库设计的 ( )段。 A．需求分析 B．概念设计 C．逻辑设计 D ．物理设计 2.在关系数据库设计中，设计关系模式是( )的任务。 A．需求分析阶段 B．概念设计阶段 C．逻辑设计阶段 D ．物理设计阶段 3.数据库物理设计完成后，进入数据库实施阶段，下列各项中不属于实施阶段的工作是( )。 A．建立库结构 B．扩充功能 C．加载数据 D ．系统调试 4.在数据库的概念设计中，最常用的数据模型是 。 A．形象模型 B．物理模型 C．逻辑模型 D ．实体联系模型 5.从E-R模型关系向关系模型转换时，一个M∶N联系转换为关系模型时，该关系模式的关键字是 。 A．M端实体的关键字 B．N 端实体的关键字 C．M端实体关键字与N端实体关键字组合 D ．重新选取其他属性 6

　　SUN公司推出JSP技术后，同时也推荐了两种web应用程序的开发模式，一种是JSP+JavaBean模式，一种是Servlet+JSP+JavaBean模式。 一、JSP+JavaBean开发模式 1.1、jsp+javabean开发模式架构 　　jsp+javabean开发模式的架构图如下图(图1-1)所示 图1-1 　　在jsp+javabean架构中，JSP负责控制逻辑、表现逻辑、业务对象（javabean）的调用。 　　JSP+JavaBean模式适合开发业务逻辑不太复杂的web应用程序，这种模式下，JavaBean用于封装业务数据，JSP即负责处理用户请求，又显示数据。 1.2、JSP+JavaBean开发模式编写计算器 　　首先分析一下jsp和javabean各自的职责，jsp负责显示计算器(calculator)页面，供用户输入计算数据，并显示计算后的结 果，javaBean负责接收用户输入的计算数据并且进行计算，JavaBean具有firstNum、secondNum、result、 operator属性，并提供一个calculate方法。 　　1、编写CalculatorBean，负责接收用户输入的计算数据并且进行计算 　　CalculatorBean代码如下： 1 package me.gacl.domain; 2 3 import java.math

第十一章 内核的数据类型 坚持使用严格的数据类型，并且使用-Wall -Wstrict-prototypes选项编译可以防止大多数的代码缺陷 内核使用的数据类型主要分为三大类： ① 标准C语言类型，类似int ② 类似u32这样有确定大小的类型 ③ 类似pid_t这样用于特定内核对象的类型 使用标准C语言类型 在不同的体系架构上，普通C语言的数据类型所占空间的大小并不相同。 Linux系统中，指针和long整型的大小总是相同的。 为数据项分配确定的空间大小 有时内核代码需要特定大小的数据项，多半是用来匹配预定义的二进制结构或者和用户口空间进行通讯或者通过在结构体中插入"填白 padding"字段 来对齐数据。 当需要知道自己的数据大小时，内核提供了下列数据类型，定义在<asm/types.h>中 ① u8; 无符号字节8位 ② u16; 无符号字 16位 ③ u32; 无符号32位 ④ u64; 无符号64位 相应的有符号类型也存在，只需将名字中的u用s替换就可以了。 接口特定的类型 内核中最常用的数据类型由typedef声明，这样可以防止出现任何移植性问题。 当需要打印一些接口特定的数据类型时，最行之有效的方法就是将其强制转换成可能的最大类型（通常是long或者unsigned long）,然后用相应格式。 因为格式和类型相匹配，而且也不会丢失数据位

下面内容转自大数据与人工智能微信公众号，由于网络上推荐系统的相关学习资料太多太杂，东拼西凑学习很难摸出门道，同时我也在学习推荐系统，因此我将该系列内容摘录到我的博客，方便大家直接在博客中查看，大家一起学习进步，后面我也会阅读推荐系统相关的论文，并在本博客记录笔记，希望大家一起进步哈。 在我更新第一篇《推荐系统介绍》之后，过了一两天这篇介绍的阅读量就达到了三百多，可见当下存在一个矛盾：大家日益增长的对推荐系统好文章的渴求与真正有含金量的推荐系统学习资料间供应存在着巨大的矛盾，因此我将加快本系列文章的更新，很感谢大数据与人工智能微信公众号，大家如果有额外的需求，可以去该公众号详询原作者，由于博客中不能直接粘贴微信公众号中的图片，本文的图片都是我一张一张手动截图粘贴，整理不易，希望能帮到大家，毕竟好的文章值得我们推广，不应被埋没，好了，话不多说，马上开始。 ===================正文开始=================== 一：写在前面 在上篇文章《推荐系统介绍》中简单对推荐系统做了一个较全面的介绍，相信大家对推荐系统有了初步的了解。本篇文章作者会结合多年推荐系统开发的实践经验粗略介绍推荐系统的工程实现，简要说明要将推荐系统很好地落地到产品中需要考虑哪些问题及相应的思路、策略和建议,其中有大量关于设计哲学的思考,希望对从事推荐算法工作或准备入行推荐系统的读者有所帮助。