1、lr原理：数学之美与训练策略lr的核心在于其假设：线性关系和对数几率函数。我们将会探讨损失函数，如交叉熵，它是衡量模型预测与真实值差异的关键。训练过程中，通过梯度下降法调整参数，优化模型性能。特征工程的巧妙运用，能使模型在复杂数据中找到更精确的决策路径。
2、lr课程是指学习逻辑回归模型的课程。逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于各个领域。学习逻辑回归模型需要掌握基本的数学知识，如线性代数和概率论等。此外，还需要熟悉一些编程语言，如python、r等等。lr课程主要以理论和实践相结合的方式进行教学，旨在让学员全面掌握逻辑回归模型的相关知识和技能。
3、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。
4、模型参数、激活函数、正则化参数、优化器。模型参数：用于拟合数据并预测目标变量的值。激活函数：用于将线性回归模型的输出转换为概率值，常用的是sigmoid函数。正则化参数：用于防止过拟合，常用的有l1和l2正则化。优化器：用于优化模型参数，常用的有sgd、adam等。
5、mglr，即multiple-group logistic regression的缩写，直译为“多组逻辑回归”。这个术语在学术界，特别是在数学特别是统计学领域中，被广泛使用。它的中文简要解释为“多组逻辑回归”，对应的中文拼音是“duō zǔ luó jí huí guī”。
6、模型选择与训练：根据研究问题和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用python的sklearn库进行模型训练。 模型评估：使用适当的方法对模型进行评估，如准确率、召回率、auc-roc等指标。
建立多个解释变量与被解释变量的多元线性回归模型与分别建立的原因如下：由于实际问题的复杂性，一个经济变量可能会同多个变量相联系。例如，消费者对某种商品的需求量不仅取决于该种商品价格的影响，而且可能受消费者的收入水平、其他代用商品的价格等因素的影响。
假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。即其中为被解释变量，为个解释变量，为个未知参数，为随机误差项被解释变量的期望值与解，称为多元总体线性回归方程，简称总体回归方程对于组观测值。
第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”，第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。
在回归分析中，自变量x是我们试图解释y的关键变量。0-1回归，例如，是用来处理因变量y为二元分类问题的工具，它帮助我们识别哪些x变量与y有实际关联。回归的主要目标包括：确认哪些x与y相关，判断其正负相关性，并赋予不同x不同的权重，揭示各变量的重要性。
多元线性回归是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间关系的统计模型。
1、从上图可以看出，jdnosql是一种构建在hdfs之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用jdnosql。目前市面上的一些关系类型数据库，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。
2、nosql是一种下一代数据库管理系统 （dbms）。nosql 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。“nosql”一词最初是由 carlo strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，nosql 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
3、nosql，这个英语缩写词常常代表着 not only sql，中文直译为数据库。这个术语主要用于描述一种与传统关系型数据库不同的数据存储和管理方式。它不仅限于sql（结构化查询语言）的使用，而是涵盖了非关系型数据库的广泛范畴，如文档数据库、列族数据库、图形数据库等。
4、nosql最常见的解释是“non-relational”，“not only sql”也被很多人接受。（“nosql”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字。）nosql被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。
1、所谓加权计算法，就是在投放网络广告后的一定时间内，对网络广告产生效果的不同层面赋予权重，以判别不同广告所产生效果之间的差异。
2、线性权数移动平均线（lwma）就线性权术移动平均线而言，其最新的数据值大于它早期的数值。权数移动平均线的计算：在所考虑的一系列数据里，两两相乘每一个收市价格，然后在比上某一个特定的权数系数。
3、统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数。加权和就是将每一项数据分别乘以其权重然后相加的和即为加权和。
4、线性组合是指对一组变量进行加权求和的计算过程。详细解释如下：线性组合是一种数学表达方式，主要用于描述多个变量通过线性方式组合而成的结果。在线性组合中，每个变量都被赋予一个系数，这些系数可以是实数、整数或者复数，代表了对应变量在组合中的重要性或贡献程度。
传统营销的模糊化、经验化的决策直接导致了第二个缺陷的出现：单边主义。传统营销的三大弊端2 单边主义，即一对多强势洗脑的意思。漏斗策略导致企业的营销人员十分关注漏斗顶端的流量，即如何引发大众的认知和关注，这一点对未来的销售业绩而言至关重要。
传统市场营销模式存在忽视客户的需求、企业开发产品时间过长、开发成本高这三大局限性，这三大局限让传统企业困局丛生，造成企业产品销售难度增大，占用企业的运营资金的情况。
所以，在传统的商品流通领域里，商品从出厂到进入顾客手中往往有一个很长的时间周期，这不仅不利于对市场需求进行快速反映，也不利于快速回收资金。直接营销，是利用直接反馈的广告、邮件、电话或其他相互交流的媒介进行的大范围营销活动。
1、在深度学习的浪潮中，ctr预测模型的革新从未停歇。让我们穿越时间的长河，回顾阿里巴巴在2012年提出的一款经典模型——mlr（混合逻辑斯特回归）。虽然看似简单，但其背后的思想却极具影响力，甚至在今天依然值得我们深思和借鉴。
2、如果是在广告推荐中呢，假设候选广告有3条，给用户推荐2条广告，3条候选广告的真实点击率为0.00.00.005，对应的出价为0.0.0.3。因为最终广告排序不是按预估的ctr大小排序的，而是按ecpm进行排序的（ ）。
3、逻辑回归可以用在ctr（click through rate）预估上，即通常所说的点击率预估。点击率预估的意义在于，搜索引擎等广告平台想要赚更多的钱，就要通过某一种机制让赚钱最多的广告排在前面（或有更多的概率被展示）。
4、ctr预估模型本质是个二分类的问题，因为主要是去建模预测用户是否会点击某个广告。图1展示了两条ctr预估模型推演的过程。 红色的展示了：从fm开始推演其在深度学习上的各种推广； 黑色的展示了：从embedding mlp自身演变的过程并结合ctr预估本身的业务场景推进的过程。