作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 来源 | AI公园 在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。在这里，我们根据我们的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练深度神经网络的实用技巧。有些建议对你来说可能是显而易见的，但对我们中的某个人来说却不是。其他的建议可能不适用，甚至对你的特定任务来说是不好的建议：谨慎使用！我们承认这些都是众所周知的方法。我们也站在巨人的肩膀上！我们这篇文章的目的仅仅是对它们进行高层次
作者：丁点helper来源：丁点帮你前文，我们对Logistic回归分析的来龙去脉有了一个基本的了解，但是Logistic回归之所以应用十分广泛还有一个重要的原因——能直接输出OR值？什么是OR值？如何理解？我们今天就来好好看一看。怎么理解OR值多重线性回归，一般是指有多个自变量X，只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍，两者的差距主要在于自变量X的数量，在只有一个X时，就称简单线性回归。OR值是《流行病学》中的重要概念，称作“优势比”（odds ratio），也称“比值比”，反映的是某种暴露与结局的关联强度。这句话初学者看起来可能会特别费劲：什么叫优势？优势比又是什么意思？
作者：丁点helper 来源：丁点帮你 先回忆一下之前用到的例子。 将其输入R中： age <- c(25, 34, 59, 60, 20) # …
