此外， 邏輯斯蒂(logistic)回歸又稱logistic回歸分析，主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據危險因素**某疾病發生的概率，等等。例如，想**胃癌發生的危險因素，可以選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群肯定有不同的體徵和生活方式等。這裡的因變數就是是否胃癌，即「是」或「否」，為兩分類變數，自變數就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習慣、幽門螺桿菌感染等。自變數既可以是連續的，也可以是分類的。通過logistic回歸分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險因素。
logistic回歸與多重線性回歸實際上有很多相同之處，最大的區別就在於他們的因變數不同，其他的基本都差不多，正是因為如此，這兩種回歸可以歸於同乙個家族，即廣義線性模型（generalized linear model）。這一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因變數不同，如果是連續的，就是多重線性回歸，如果是二項分布，就是logistic回歸，如果是poisson分布，就是poisson回歸，如果是負二項分布，就是負二項回歸，等等。只要注意區分它們的因變數就可以了。
logistic回歸的因變數可以是二分類的，也可以是多分類的，但是二分類的更為常用，也更加容易解釋。所以實際中最為常用的就是二分類的logistic回歸。
logistic回歸的主要用途：一是尋找危險因素，正如上面所說的尋找某一疾病的危險因素等。二是**，如果已經建立了logistic回歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。三是判別，實際上跟**有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬於某病或屬於某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬於某病。
邏輯斯蒂對映的形式為
x_(n+1)=ax_n(1-x_n)，
其中a是引數,當a>=3.569946時，x的值不再振盪，進入混沌，在此之前，x的值處於穩定狀態,a值較小時，穩定在某個固定值，較大時，穩定在某個週期內
因此，利用a>=3.569946時，可以產生偽隨機數，因為此時x值不穩定，無法**。具體原理如下 ：
AI理論知識基礎（23） 齊次座標
所謂齊次座標就是將乙個原本是n維的向量用乙個n 1維向量來表示。例如，二維點 x,y 的齊次座標表示為 hx,hy,h 由此可以看出，乙個向量的齊次表示是不唯一的，齊次座標的h取不同的值都表示的是同乙個點，比如齊次座標 8,4,2 4,2,1 表示的都是二維點 4,2 1,4,7 如果寫成 1,4,...
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1.s，d，f，2f的作用分別是什麼？4分 s 通用佔位符 d 整數型別佔位符 f 小數佔位符 2f 保留兩位小數 2.檔案讀寫的三個基本步驟是什麼？3分 open test.txt w 開啟檔案時，如果檔案不存在會有什麼結果？1分 open test.txt r 開啟檔案時，如果檔案不存在會有什麼...
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bgp 邊界閘道器路由協議，管理as之間路由傳遞 距離向量型，分布式計算 採用tcp來傳遞路由資訊，埠號179，保障可靠性，但是這樣做了就會喪失鄰居自動發現的功能，只能單播建立鄰居，並且可以非直連建立鄰居關係。bgp設計是用來處理as之間的路由協議重點處理as之間的路由，as之內的路由不作為重點，所...