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新网银行的统计建模比赛，使用xgboost +lr模型融合，先用xgboost提取特征，再使用lr分类。

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点击率模型 基于纯Spark MLlib的CTR预测模型，无第三方库。 实现模型 朴素贝叶斯 逻辑回归 分解机 随机森林 梯度提升决策树 GBDT + LR 神经网络 内部产品神经网络（IPNN） 外部产品神经网络（OPNN） 用法 这是一个行家项目。 Spark版本是2.3.0。 Scala版本是2.11。 在maven自动导入依赖项之后，您可以简单地运行示例函数（ com.ggstar.example.ModelSelection ）来训练所有CTR模型并获得所有模型之间的指标比较。 有关点击率预测的相关论文 其他资源

文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References 逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 构造hypothesis 逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程的结果经过一个sigmoid函数得到的结果（为正样本的概率），逻辑回归的假设函数如下： hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx h _ { \theta } ( x ) = g \left( \theta ^ { T } x \right) = \