算法的核心是什么，數(shù)學就是算法嗎？我認為這種理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的數(shù)學模型來解決這個實際問題，而實現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學，基本上是精確的。但是說數(shù)學是一種

算法的核心是什么，數(shù)學就是算法嗎？

我認為這種理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的數(shù)學模型來解決這個實際問題，而實現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學，基本上是精確的。但是說數(shù)學是一種算法是一個大問題。數(shù)學涉及面很廣。它是一個自洽系統(tǒng)。隨著人類認識水平的提高，數(shù)學也在不斷發(fā)展，許多新的數(shù)學工具被開發(fā)出來幫助我們解決實際問題。

因此，如果數(shù)學是它背后的真理理論，那么算法就是用部分真理來幫助我們解決一些具體問題。這是我的理解。

您好，向您請教spss二元Logistic回歸中變量篩選方法，向前：條件中條件參數(shù)估計原則下的似然比卡方，謝謝？

SPSS，回歸中選擇自變量的正向方法，實際上類似于我們通常所說的逐步回歸，即它不僅包含變量的輸入，還包含變量的消除過程。

條件似然和LR在變量消去檢驗中都采用似然比檢驗統(tǒng)計量，但在似然比中構造似然函數(shù)的極大值時，采用不同的參數(shù)估計方法。條件估計采用條件參數(shù)估計，LR采用最大偏似然估計。然而，這兩個估計數(shù)之間的差異幾乎沒有解釋。在我看來，兩者的差別不大。你可以在實踐中選擇一個。但是，需要注意的是，有時兩種方法給出的選擇結果會有所不同。這是所有逐步回歸方法都面臨的一個普遍問題，而且沒有解藥。

logistic回歸系數(shù)的最大似然估計，有什么作用？

線性回歸使用最小二乘法求解變量系數(shù)。在殘差服從正態(tài)分布的假設下，無論采用極大似然估計還是最小二乘法，參數(shù)都是相同的。由于最小二乘法簡單易懂，所以他們大多談論最小二乘法求解線性回歸。logistic回歸假設因變量服從Bernoulli分布，故因變量為離散值。如果用最小二乘法，意義很奇怪，所以用極大似然估計進行l(wèi)ogistic回歸：y=sigmoid（w”x）線性回歸：y=w”x，即logistic回歸比線性回歸多了一個sigmoid函數(shù)，sigmoid（x）=1/（1）Exp（-x）），實際上，是對X進行規(guī)格化，使sigmoid（X）介于0和1之間。二元分類模型通常采用Logistic回歸。目標函數(shù)為第二類交叉熵，Y值代表屬于第一類的概率，用戶可自行設置分類閾值。線性回歸用來擬合數(shù)據(jù)，目標函數(shù)是平均值和誤差之和

這取決于你想成為哪方面的程序員。

程序員有后端、前端、移動端、大數(shù)據(jù)、人工智能等，如果只是前端和移動端，掌握基本的排序、紅黑樹、哈希等就差不多了。不需要更高級的，更重要的是系統(tǒng)API提供了很多算法方法。寫作并不一定比系統(tǒng)的寫作更好。如果你只是想成為一個普通的程序員，不想朝著高級和體系結構的方向發(fā)展，你會發(fā)現(xiàn)如果你不接觸算法，那就沒關系了。但是，當水流向上流動時，仍然需要該算法。特別是對于大數(shù)據(jù)和人工智能，算法是必要的，算法就是數(shù)學。

對于人工智能來說，線性代數(shù)、概率論等都是非常重要的，不僅算法可以解釋它們。還有信息論，它計算信息傳遞的熵。個人推薦，可以看到國外的程序設計大賽，有很多測試算法，平時在開發(fā)中，更多的考慮如何減少信息傳輸，提高代碼效率，這也是一種算法。

我們必須理解和掌握：1。樹，2。散列，3。正規(guī)化，4。圖算法，5。字符串匹配，6。但是我們需要掌握更多的經(jīng)典數(shù)學算法，這是基礎。算法離不開數(shù)學，算法打得好，一般數(shù)學都好。通常，建議多讀一些關于線性代數(shù)、高等數(shù)學和算法的書，這些書對計算機有幫助。我們來看看國外節(jié)目競賽的題目。其他人編寫的程序將對算法有較大的啟發(fā)。但作為程序員，算法只是其中的一部分，更重要的是如何快速迭代，降低開發(fā)成本，如何適應業(yè)務。