人口阻滞增长模型

A / B测试：新网页 背景 一家电子商务公司开发了一个新的网页，以尝试增加“转换”用户的数量，这意味着决定为公司产品付款的用户数量。 作为数据分析师，我的职责是分析实验结果，以帮助公司了解他们应该实施新页面，保留旧页面还是运行实验更长的时间来做出决定。 我将关键指标定义为转化率。 数据集 ab_data.csv包含有关user_id，时间戳，处理或控制组，landing_page和是否已转换的信息。 countries.csv包含使用过的国家/地区的列表 数据整理 我处理了缺少或重复值的记录 我删除了着陆页和转换后的列不对齐的记录 分析 假设 Ho：P_old> = P_new，HA：P_old <P_new A / B测试，执行假设测试并计算p值 模拟 使用内置函数statsmodels.api 逻辑回归 结论 使用两种技术计算得出的旧页面的性能略有优于（非常微小的幅度）或与

资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。

机器学习数据，解析解，逻辑回归.rar

主要介绍了Python实现的逻辑回归算法,结合具体实例形式分析了Python逻辑回归算法相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

应用回归分析

数学建模国赛获奖论文分类整理，使用逻辑回归算法做的论文集合，可以系统的学习逻辑回归算法在数学建模中的应用，非常有用。

##AdaDelta 使用 AdaGrad 和 AdaDelta 的逻辑回归 依赖 sample.cpp 需要数据集 示例代码 g++ -I /path/to/eigin/ -std=c++11 -o sample Adagrad.cpp Adadelta.cpp LR.cpp sample.cpp ./sample ＃＃＃参考

逻辑回归模型.pptx

使用弹性网络正则化执行逻辑回归的通用函数。 用法： call_generic_elasticnet_glm_predict() 此函数加载玩具数据并使用弹性网络正则化执行逻辑回归。 改编自： https://uk.mathworks.com/help/stats/lasso-and-elastic-net.html