1.关于损失的计算
R^2越大拟合效率越好
2 logistic回归 非常重要的概念
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假设一个函数好h（x）（与线性分布相比x）
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假设是二项分布（线性分布是假设会高斯分布）求似然函数
- 求似然函数， 取对数， 求偏导数
- 这里的参数迭代和线性回归很像，以为同是指数族，有相似性质
3.对数线性模型的反推
4.ROC曲线和AUC面积
我个人理解就是衡量在，二项分布是的拟合程度
5.差分和滑动平均值
- 用后一个数据，减去前一个数据，一次叫做一阶差分
- 在这个差分中，可以看出来数据按照年的规律呈现出有规律的变化，可以推测在变化函数前存在一个放大参数，通过去取对数的方式将参数变成常量
一段时间内的均值，取对数的原因同上
- 第一个参数是自回归
- 第二个是差分
- 第三个是滑动平均值