① 阿里巴巴上市的每股是多少價格
每股為68美元。
阿里巴巴的上市歷程：
1、阿里巴巴集團經營多項業務，另外也從關聯公司的業務和服務中取得經營商業生態系統上的支援。業務和關聯公司的業務包括：淘寶網、天貓、聚劃算、全球速賣通、阿里巴巴國際交易市場、1688、阿里媽媽、阿里雲、螞蟻金服、菜鳥網路等。
2、2014年9月19日，阿里巴巴集團在紐約證券交易所正式掛牌上市，股票代碼「BABA」，創始人和董事局主席為馬雲。
2018年7月19日，全球同步《財富》世界500強排行榜發布，阿里巴巴集團排名300位。2018年12月，阿里巴巴入圍2018世界品牌500強。
(1)股票代碼前面加lr是什麼意思擴展閱讀：
阿里巴巴的融資情況：
1、阿里巴巴集團對外宣布了最終的發行價格-每股68美元。這是阿里巴巴調整發行價區間之後的價格高值，也是由於各路資本積極認購阿里巴巴股票的結果。
2、按照該發行價格，阿里巴巴集團發售3.2億股，將融資217.6億美元，這打破了2008年信用卡機構VISA在美國IPO融資196億美元的紀錄，阿里巴巴集團成為美國歷史上最大的一宗IPO。
3、截至目前還未得知阿里巴巴的承銷商團隊是否完全行使了4800萬股的超額配售權，如果加上該部分超額配售的股份，那麼阿里巴巴集團此次總計發行3.68億股，融資規模超過250億美元，超越2010年農行在香港、上海兩地同時上市時融得的221億美元，成為全球最大的IPO。
參考資料來源：中國經濟網-阿里融資規模 上市發行價每股68美元
參考資料來源：網路-阿里巴巴集團
② 紐威工業材料(蘇州)有限公司怎麼樣
簡介：紐威工業材料（蘇州）有限公司是一家專業生產閥門鑄鋼件的企業，位於蘇州市高新區昆侖山路166號，距離上海約90公里、南京約190公里、杭州約200公里、太湖約18公里，通過312、318國道、滬寧高速、蘇杭高速與周邊城市相連，交通十分便利。整個公司佔地150畝，分三期建成，一期投資約5000萬人民幣（含RT探傷室），2008年9月投入使用。現紐威工業材料（蘇州）有限公司有兩個分廠即紐威工業材料廠與紐威鑄造廠。紐威工業材料三期建成後，紐威鑄造廠將作為紐威工業材料的三期工程遷入，公司的年產量約為30000噸，紐威工業材料約擁有職工800人。
紐威工業材料廠建有RT探傷室，配備放射源Co60和Ir192各一枚。RT探傷聘任2名具有RTII證書（國家質檢總局頒發）的人員擔任評片工作。
公司於2003年12月份通過了英國勞氏的ISO9001：2000版的認證，於2004年4月份通過了德國檢驗局（TUV）的PED和AD W0的認證，於2004年9月通過了挪威船級社（DNV）的工廠批准，於2004年10月通過了美國船級社（ABS）的工廠批准，於2006年12月通過了LR的材料認證，具體材料為：C12、C12A、WC9、4A、WCB、LCB、CF8M和1A。
紐威工業材料（蘇州）有限公司作為紐威閥門的子公司，於2014年1月在上海證券交易所掛牌上市，成為IPO重啟後第一家上市公司，股票簡稱為「紐威股份」，股票代碼為「603699」。
法定代表人：王保慶
成立日期：2005-12-06
注冊資本：4546萬美元
所屬地區：江蘇省
統一社會信用代碼：913205057737593930
經營狀態：在業
所屬行業：製造業
公司類型：有限責任公司(台港澳與境內合資)
人員規模：500-999人
企業地址：蘇州高新區昆侖山路166號
經營范圍：生產各類鑄件、鍛件,加工閥門系列產品及零件等,銷售自產產品,並提供相應的技術和售後服務。(依法須經批準的項目,經相關部門批准後方可開展經營活動)
③ 打開k線圖,股票代碼左邊有lr是什麼意思
炒股有一個常用的方法：看股票K線。股市變化多端，要想找一些「規律」我們可以利用K線，才能分析清楚進而更好投資，獲得收益。
給大家來好好分析一下K線，教朋友們自己怎麼去分析。
分享之前，先免費送給大家幾個炒股神器，能幫你收集分析數據、估值、了解最新資訊等等，都是我常用的實用工具，建議收藏：炒股的九大神器免費領取（附分享碼）
一、 股票K線是什麼意思？
常說的蠟燭圖、日本線、陰陽線等，其實指的就是K線圖，我們常叫K線，它起初是為了計算米價的趨向而出現的，後來被應用到了股票、期貨、期權等證券市場。
一條有影線和實體構成的柱狀條我們稱為k線。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。
Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。
其中陽線的表示方法有三種，分別是：紅色、白色柱體還有黑框空心，然而陰線大多是選用綠色、黑色或者藍色實體柱，
除了講的這些以外，「十字線」被我們觀測到的時候，一條線是實體部分改變後的形態
其實十字線很好理解，其實就是收盤的價格和開盤時一樣。
另外，一些字母也需要留意，比如題主問到的：股票代碼左邊的L，表示這只股票有相關聯的交易品種；而R則表示這只股票可以融資融券。
認識了K線，我們對找出買賣點就會很在行（對於股市方面，雖然說是沒有辦法知道具體的事情，但是K線有一定指導的意義的），新手來說，掌握方便是最容易的。
在這里有一方面大家值得注意，K線分析是比較難的，若是剛剛炒股的你還不了解K線，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。
比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
下面有幾個關於K線分析的小妙招，接下來我就給大家講講，幫助你入門這個階段抓緊過去。
二、怎麼用股票K線進行技術分析？
1、實體線為陰線
這個時候股票的成交量就需要分析一下，如果成交量不大的話，那就代表股價可能會短期下降；有成交量很大的情況，那股價可能要長期下跌了。
2、實體線為陽線
實體線為陽線說明啥？充分說明股價上漲動力更足了，是否是長期上漲呢？這還要結合其他指標才能進行判斷的。
比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全
應答時間：2021-09-24，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
④ 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎
是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。
如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。
讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。
最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。
很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：
.png
它的函數圖像如下：
.png
可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為
σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.
到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到
.png
也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。
損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。
讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。
對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：
.png
我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
.png
我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令
.png
這樣就得到了它的損失函數：
.png
如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。
硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。
這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。
.png
為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。
.png
因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：
.png
接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：
.png
代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？
不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。
我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。
為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。
.png
這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。
接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。
.png
這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。
最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。
.png
最後得到的結果如下：
.png
隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。
我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。
基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。
.png
我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：
.png
當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。
今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。
相關資源：【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼...
文章知識點與官方知識檔案匹配
演算法技能樹首頁概覽
33030 人正在系統學習中
打開CSDN，閱讀體驗更佳
VGG論文筆記及代碼_麻花地的博客_vgg論文
VGG論文筆記及代碼 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大學視覺組(VGG)官方網站:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/ Abstract 在這項工作中,我們研究了在大規模圖像識別環境中卷積網路深度對其...
...MNIST研究》論文和Python代碼_通信與逆向那些事的博客_機器...
1、邏輯回歸演算法 邏輯回歸(Logistic Regression),與它的名字恰恰相反,它是一個分類器而非回歸方法,在一些文獻里它也被稱為logit回歸、最大熵分類器(MaxEnt)、對數線性分類器等。 使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法來訓練...
兩個重要極限的推導
兩個重要極限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ為弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{為弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ為弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri
繼續訪問
兩個重要極限及其推導過程
一、 證明：由上圖可知， 即 二、 證明：首先證明此極限存在 構造數列 而對於n+1 ...
繼續訪問
...是多項式回歸】Jeff Dean等論文發現邏輯回歸和深度學習一樣好_qq...
其中,基線 aEWS(augmented Early Warning Score)是一個有 28 個因子的邏輯回歸模型,在論文作者對預測患者死亡率的傳統方法 EWS 進行的擴展。而 Full feature simple baseline 則是 Uri Shalit 說的標准化邏輯回歸。 注意到基線模型(紅...
數學模型——Logistic回歸模型(含Matlab代碼)_蘇三有春的博客...
Logistic回歸模型是一種非常常見的統計回歸模型,在處理大量數據,揭示各自變數如何作用於因變數(描述X與Y之間的關系)時有著十分重要的作用。筆者在寫Logit回歸模型前參加了一次市場調研比賽,在這次比賽中學到了很多東西,同時發現,許多優秀獲...
《神經網路設計》第二章中傳遞函數
import math #硬極限函數 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #對稱硬極限函數 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e
繼續訪問
兩個重要極限定理推導
兩個重要極限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夾逼定理) 定義一： 如果數列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}
繼續訪問
【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼...
【原創】R語言對二分連續變數進行邏輯回歸數據分析報告論文(代碼數據).docx資源推薦 資源評論 鯨魚演算法(WOA)優化變分模態分解(VMD)參數python 5星 · 資源好評率100% 1.python程序 2.有數據集,可直接運行 matlab批量讀取excel表格數據...
機器學習--邏輯回歸_科技論文精講的博客
機器學習-邏輯回歸分析(Python) 02-24 回歸和分類方法是機器學習中經常用到的方法區分回歸問題和分類問題:回歸問題:輸入變數和輸出變數均為連續變數的問題;分類問題:輸出變數為有限個離散變數的問題。因此分類及回歸分別為研究這兩類問題...
常見函數極限
limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...
繼續訪問
邏輯回歸原理及代碼實現
公式自變數取值為任意實數，值域[0,1]解釋將任意的輸入映射到了[0,1]區間，我們在線性回歸中可以得到一個預測值，再將該值映射到Sigmoid函數中這樣就完成了由值到概率的轉換，也就是分類任務預測函數其中，分類任務整合解釋對於二分類任務（0，1），整合後y取0隻保留，y取1隻保留似然函數對數似然此時應用梯度上升求最大值，引入轉換為梯度下降任務求導過程參數更新多分類的softmax。............
繼續訪問
python手寫數字識別論文_Python利用邏輯回歸模型解決MNIST手寫數字識別問...
本文實例講述了Python利用邏輯回歸模型解決MNIST手寫數字識別問題。分享給大家供大家參考,具體如下: 1、MNIST手寫識別問題 MNIST手寫數字識別問題:輸入黑白的手寫阿拉伯數字,通過機器學習判斷輸入的是幾。可以通過TensorFLow下載MNIST手寫數據集,...
邏輯回歸問題整理_暮雨林鍾的博客
邏輯回歸問題整理 之前只是簡單的接觸過邏輯回歸,今天針對於最近看論文的疑惑做一個整理; 邏輯回歸與極大似然的關系: 邏輯回歸的提出主要是在線性問題下為分類問題而提出的; 簡單來說,針對於一個二分類問題,我們需要將線性函數映射為一...
機器學習演算法-邏輯回歸（一）：基於邏輯回歸的分類預測（代碼附詳細注釋）
1 邏輯回歸的介紹和應用 1.1 邏輯回歸的介紹 邏輯回歸（Logistic regression，簡稱LR）雖然其中帶有"回歸"兩個字，但邏輯回歸其實是一個分類模型，並且廣泛應用於各個領域之中。雖然現在深度學習相對於這些傳統方法更為火熱，但實則這些傳統方法由於其獨特的優勢依然廣泛應用於各個領域中。 而對於邏輯回歸而且，最為突出的兩點就是其模型簡單和模型的可解釋性強。 邏輯回歸模型的優劣勢: 優點：實現簡單，易於理解和實現；計算代價不高，速度很快，存儲資源低； 缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高 1.2
繼續訪問
邏輯回歸：原理+代碼
（作者：陳玓玏） 邏輯回歸算是傳統機器學習中最簡單的模型了，它的基礎是線性回歸，為了弄明白邏輯回歸，我們先來看線性回歸。 一、線性回歸 假設共N個樣本，每個樣本有M個特徵，這樣就產生了一個N*M大小的樣本矩陣。令矩陣為X，第i個樣本為Xi，第i個樣本的第j個特徵為Xij。令樣本的觀測向量為Y，第i個樣本的觀測值為Yi，那麼就會有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是說，...
繼續訪問
淺談邏輯回歸_jzhx107的博客
LMSE回歸的回歸平面受左上角兩個綠色樣本的影響而向上傾斜。 支持向量機的分離平面只由兩個支持向量決定。 另外我們看到,在本例中邏輯回歸和支持向量機得到的分離平面很接近,但是支持向量機的推導和訓練過程要比邏輯回歸復雜很多。所以加州...
論文研究-基於HBase的多分類邏輯回歸演算法研究.pdf_多分類邏輯回歸...
論文研究-基於HBase的多分類邏輯回歸演算法研究.pdf,為解決在大數據環境下,用於訓練多分類邏輯回歸模型的數據集可能會超過執行計算的客戶端內存的問題,提出了塊批量梯度下降演算法,用於計算回歸模型的系數。將訓練數據集存入HBase後,通過設置表...
【機器學習】 邏輯回歸原理及代碼
大家好，我是機器俠~1 Linear Regression（線性回歸）在了解邏輯回歸之前，我們先簡單介紹一下Linear Regression（線性回歸）。線性回歸是利用連續性的變數來預估實際數值（比如房價），通過找出自變數與因變數之間的線性關系，確定一條最佳直線，稱之為回歸線。並且，我們將這個回歸關系表示為2 Logistic Regression（...
繼續訪問
最新發布 【大道至簡】機器學習演算法之邏輯回歸(Logistic Regression)詳解(附代碼)---非常通俗易懂！
邏輯回歸詳細推導，附github代碼
繼續訪問
第二重要極限公式推導過程_機器學習——一文詳解邏輯回歸「附詳細推導和代碼」...
在之前的文章當中，我們推導了線性回歸的公式，線性回歸本質是線性函數，模型的原理不難，核心是求解模型參數的過程。通過對線性回歸的推導和學習，我們基本上了解了機器學習模型學習的過程，這是機器學習的精髓，要比單個模型的原理重要得多。新關注和有所遺忘的同學可以點擊下方的鏈接回顧一下之前的線性回歸和梯度下降的內容。講透機器學習中的梯度下降機器學習基礎——線性回歸公式推導(附代碼和演示圖)回歸與分類在機器學習...
繼續訪問
機器學習之邏輯回歸，代碼實現（附帶sklearn代碼，小白版）
用小白的角度解釋邏輯回歸，並且附帶代碼實現
繼續訪問
熱門推薦 兩個重要極限及相關推導極限
兩個重要極限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 關於重要極限①的推導極限可以參考： 無窮小的等價代換 由重要極限②可以推導出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t
繼續訪問
（一）機器學習——邏輯回歸（附完整代碼和數據集）
什麼是邏輯回歸？ 首先邏輯回歸是一種分類演算法。邏輯回歸演算法和預測類演算法中的線性回歸演算法有一定的類似性。簡單來講，邏輯回歸，就是通過回歸的方法來進行分類，而不是進行預測，比如預測房價等。 邏輯回歸解決的問題 先看下面的圖，已知平面上分布的紅點和藍點，邏輯回歸演算法就是解決怎麼根據一系列點，計算出一條直線（或者是平面）將平面上的點分成兩類，一般的解決方法就是建立一個數學模型，然後通過迭代優化得到一個最優...
繼續訪問
機器學習：邏輯回歸及其代碼實現
一、邏輯回歸（logistic regression）介紹 邏輯回歸，又稱為對數幾率回歸，雖然它名字裡面有回歸二字，但是它並不像線性回歸一樣用來預測數值型數據，相反，它一般用來解決分類任務，特別是二分類任務。 本質上，它是一個percetron再加上一個sigmoid激活函數，如下所示： 然後邏輯回歸採用的損失函數是交叉熵： ...
繼續訪問
邏輯回歸，原理及代碼實現
Ⅰ.邏輯回歸概述： 邏輯回歸（LR,Logistic Regression）是傳統機器學習中的一種分類模型，它屬於一種在線學習演算法，可以利用新的數據對各個特徵的權重進行更新，而不需要重新利用歷史數據訓練。因此在實際開發中，一般針對該類任務首先都會構建一個基於LR的模型作為Baseline Model，實現快速上線，然後在此基礎上結合後續業務與數據的演進，不斷的優化改進。 由於LR演算法具有簡單、高效、易於並行且在線學習（動態擴展）的特點，在工業界具有非常廣泛的應用。例如：評論信息正負情感分析（二分類）、用戶點
繼續訪問
邏輯(logistic)回歸演算法原理及兩種代碼實現
①簡單介紹了邏輯回歸的原理 ②介紹了兩種代碼實現方法
繼續訪問
由兩個重要極限推導常見等價無窮小以及常見導數公式
兩個重要極限 第一個重要極限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二個重要極限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等價無窮小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{
繼續訪問
機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現
機器學習——邏輯回歸演算法代碼實現前言一、邏輯回歸是什麼？二、代碼實現1.數據說明2.邏輯回歸代碼 前言 最近准備開始學習機器學習，後續將對學習內容進行記錄，該文主要針對邏輯回歸代碼實現進行記錄！同時也准備建一個群，大家可以進行交流，微信：ffengjixuchui 一、邏輯回歸是什麼？ 邏輯回歸概念篇可看博主之前的文章，傳送門 二、代碼實現 1.數據說明 你想根據兩次考試的結果來決定每個申請人的錄取機會。你有以前的申請人的歷史數據，你可以用它作為邏輯回歸的訓練集。
⑤ 海南航空股票前帶lr300什麼意思
IR300是交易品種簡寫的一種方式，即滬深300指數，表示可對滬深300指數包括的股票這一標的進行融資操作。
滬深300指數是滬深證券交易所於2005年4月8日聯合發布的反映A股市場整體走勢的指數。滬深300指數編制目標是反映中國證券市場股票價格變動的概貌和運行狀況，並能夠作為投資業績的評價標准，為指數化投資和指數衍生產品創新提供基礎條件。
一、滬深300指數是以2004年12月31日為基期，基點為1000點，其計算是以調整股本為權重，採用派許加權綜合價格指數公式進行計算。其中，調整股本根據分級靠檔方法獲得。
二、凡有成份股分紅派息，指數不予調整，任其自然回落。
三、滬深300指數會對成分股進行定期調整，其調整原則為：
1、指數成份股原則上每半年調整一次，一般為1月初和7月初實施調整，調整方案提前兩周公布。
2、 每次調整的比例不超過10%。樣本調整設置緩沖區，排名在240名內的新樣本優先進入，排名在360名之前的老樣本優先保留。
3、 最近一次財務報告虧損的股票原則上不進入新選樣本，除非該股票影響指數的代表性。
由於滬深300指數覆蓋了滬深兩個證券市場，具有很好的總體市場代表性，因此在中國股指期貨標的指數選擇上呼聲最高，已經成為中國股指期貨的標的物。
指數代碼：
滬市000300
深市399300。
滬深300指數以2004年12月31日為基日，基日點位1000點。
滬深300指數是由上海和深圳證券市場中選取300隻A股作為樣本，其中滬市有179隻，深市121隻。
樣本選擇標准為規模大、流動性好的股票。
滬深300指數樣本覆蓋了滬深市場六成左右的市值，具有良好的市場代表性。