logistic回归为啥叫logistic？

一、logistic回归为啥叫logistic？

logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、logistic词根？

词根是logic

logistic

英 [ lɒˈdʒɪstɪk ]

美 [ loˈdʒɪstɪk ]

后勤上的，安排协调方面的常用释义

释义

adj.

后勤上的，安排协调方面的

n.

数理逻辑，符号逻辑

例句

1. We also provide logistic services.

我们同时提供物流服务。

2. FM Logistic is planning to cut 489 jobs.

这家物流公司先前计划要削减489个工作岗位。

3. WHO provided technical and logistic support.

世卫组织提供了技术和后勤支助。

四、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

五、单因素logistic和多因素logistic分析？

单因素分析主要用于初步判断哪些因素对随访结局有影响，一次统计只分析一个变量，他的结果往往不是很可靠，特别是存在混杂因素时，而多因素分析则常常是在单因素分析的基础之上，对所有可能的影响因素进行一次性的分析，他能校正各种混杂因素的影响，结果往往更加可信。至于是有没有必要先进行单因素分析再进行多因素分析，各有各的说法，一般是看情况而定；SPSS选项里面有个预测的概率，一般是以0.50为判定标准的。其它的就和普通的ROC曲线计算一致。

六、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

七、logistic建模目的？

logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。 　　logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。 　　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。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 　　logistic回归的主要用途：一是寻找危险因素，正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二是预测，如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。三是判别，实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。 　　这是logistic回归最常用的三个用途，实际中的logistic回归用途是极为广泛的，logistic回归几乎已经成了流行病学和医学中最常用的分析方法，因为它与多重线性回归相比有很多的优势，这些优势将在以后的文章中一一介绍。本篇文章主要是先让大家对logistic回归有一个初步的了解，以后会对该方法进行详细的阐述。

八、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

九、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

十、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。