学习科大讯飞的StatQuest机器学习课笔记（3）
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#Day3学习笔记07/21
最小二乘法——线性回归
用数据拟合一条直线y=ax+b
1.我们要使观测值与直线之间的距离(残差)的平方最小化。
2.通过求导找到它等于0时的点。
3.这条直线使平方和达到了最小化。
odds(胜负比)和odds对数
1.odds(胜负比)=happening/not happening不是probability(概率)=happening/(happening+not happening).可以从概率计算处胜负比odds=p/(1-p)
2.odds取值范围有0<odds<1和1<odds<无穷大，由于两个区间不对称不好比较，所以对odds取对数来使结果log(odds)=log(p/(1-p))——logit
3.odds指发生的事情与未发生的事情的比例。log(odds)使事物对称易于解释，更易于进行各式各样的统计，特别是确定输赢，是否或真假这类情况的概率。
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