线性回归，逻辑未回归

作者: 吴小琴凉州207 | 来源:发表于2019-02-04 23:33 被阅读29次

线性回归，逻辑未回归
机器学习day7-逻辑回归问题
逻辑回归
demo1: Tensorflow实现Linear regres
算法概述-02
Task 01|基于逻辑回归的分类预测
2018-07-04
Logistic Regression (逻辑回归)
逻辑回归算法原理
通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法（

一般的逻辑都是线性的，先有因，后有果。但是当我们把线性逻辑放大到系统的时候，我们会发现系统中逻辑是一个闭合的圆环，无头无尾，却也可以任意点开始，任意点结束。系统动力环的循环，让因果关系界定没有那么明确，甚至会互相牵制，互为因果。

线性回归，逻辑未回归

无中生有的偶然事件也好，有因果的线性逻辑事件也好，可以按作者说的理解:原因不是哪一个节点，而是整个系统。只要系统会运转，它就会有一系列事件的发生，有些事是大概率，有些是小概率。

整体并不等于部分之和。这是系统思维的非常规特性。书中的例子是最好的说明书。一只猫可以跳60cm高，你把它切割成两半，每一半能跳30cm吗？当然并不能。把猫作为一个系统，我们可以把它身体任意分割，但是它整体拥有的能力我们并不能简单的分割。被分割的猫是血淋淋的肉，而完整的猫确是能跳会跑的生命体。整体和部分的性质已经不一样了。

系统思维的核心其实是变。它无时无刻都在变化，它是一个动态的，甚至是反常的思维方法。可以这样理解:系统思维，其实就是线性回归，但逻辑未回归。

合乎逻辑未必有好结果，凭借经验也不是上上策。最好就是能跳出线性逻辑，凭借系统智慧，大胆勇敢的做！