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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。
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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、性质不同。逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。应用不同。
4、逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。
5、延迟折扣是指在面临一个购买决策时，消费者会因为付出等待的代价而降低自己对商品的估值，导致最终购买意愿的降低。逻辑回归是一种二元分类模型，可以用于分析延迟折扣对消费者购买决策的影响，并给出购买概率的估计。
6、Logistic回归是这样一个过程：面对一个回归或分类问题，建立代价函数，然后通过最优化方法迭代求解最优的模型参数，然后对我们求解的模型的质量进行检验和验证。Logistic回归其实是一种分类方法，虽然名字叫“回归”。
逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，测试验证这个求解的模型的好坏。
Logistic回归其实是一种分类方法，虽然名字叫“回归”。主要用于两个分类问题(即只有两个输出，分别代表两个类别)。在回归模型中，Y是一个定性变量，如y=0或1。logistic方法主要用于研究某些事件发生的概率。
原理：模型方程是由因变量各水平(除参考水平外)与参考水平之比的自然对数建立的。有序多分类逻辑回归：因变量是有序的多类别变量，如疾病严重程度(轻度=1，中度=2，重度= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量。
原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。
1、你“行”的概念是什么？ 用C++之后在matlab中编译成mex后，使用的时候一行代码就可以了。
2、厉害的神纹大师，向来都是被人所供奉着的，受人尊敬，各方的大势力，都愿意出大代价养着他们，只要他们愿意。
3、见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
4、或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。
5、神经网络黑客指南：http：//karpathy.github.io/neuralnets/神经网络和深度学习：http：//neuralnetworksanddeeplearning点抗 /chaphtml 代码 现在你已经了解了基本的知识，就开始写代码吧！首先我们需要创建层。