逻辑回归java代码，逻辑回归intercept

逻辑回归的训练过程中特征的权重应该怎么调整?(希望附python代码,谢谢...

本例子是通过对一组逻辑回归映射进行输出，使得网络的权重和偏置达到最理想状态，最后再进行预测。其中，使用GD算法对参数进行更新，损耗函数采取交叉商来表示，一共训练10000次。

而Embedded特征选择方法与算法本身紧密结合，在模型训练过程中完成特征的选择。

如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。

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Q2: 明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗

1、属于。股票预测属于回归问题，在股票预测中，我们可以将历史的股票价格、交易量等数据视为自变量，将未来的股票价格视为因变量，建立一个回归模型，然后利用该模型对未来股票价格进行预测。

2、逻辑回归模型主要用来解决二分类问题，计算效率高，鲁棒性较优 预测股票涨跌趋势本质上是一个二分类问题。逻辑回归作为处理二分类问题常见的分类方法，既能提供类概率估计又能提高预测精度。

3、回归问题常见的应用有股票交易决策、电影票房预测。

4、在金融领域，股票价格是由市场上供求关系直接决定的。供需关系是股票价格变动的根本原因，如果市场上买入股票的人多，则股票价格肯定会上涨；反之，如果市场上卖出股票的人多，则股票价格也必定下跌。

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