奇蹟
【無國界讀書會線上聚會消息】 書名：奇蹟 作者： 吉兒．泰勒 https://www.books.com.tw/products/0010428035 線上聚會時間: 2023/4/9 (SUN) 2pm 聚會連線軟體 Goole Meet 線上會議網址: https://meet.google.com/ptb-thgn-fjm 歡迎參加。:)
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安寧的祝福
【無國界讀書會線上聚會消息】 書名：安寧的祝福 作者： 南杏子 譯者： 王蘊潔 線上聚會時間: 2023/3/26 星期日 2pm - 3pm https://readmoo.com/book/210199818000101 聚會連線軟體 Goole Meet 線上會議網址: https://meet.google.com/ptb-thgn-fjm 歡迎參加。:)
法拉第的蠟燭科學 + 怎樣談科學
【無國界讀書會線上聚會消息】 書名： 法拉第的蠟燭科學 https://www.books.com.tw/products/0010565076 線上聚會時間：2023/2/26 星期日 2pm 這本法拉第的著作，年代雖然久遠，卻一直是科學寫作的經典作品。歡迎一起來討論，兼談科學寫作。 本場加映：「怎樣談科學」 https://www.openbook.org.tw/article/p-65946 聚會連線軟體 Goole Meet 線上會議網址: https://meet.google.com/ptb-thgn-fjm 歡迎參加。
無國界讀書會 線上聚會書單 整理 (2022/8 - 2023/1)
無國界讀書會 線上聚會書單 整理 使用 Google Meet 線上聚會，歡迎參加。 人生4千個禮拜 奧利佛‧柏克曼 (2022/8/21 2pm) 好服務，是從顧客角度出發 茶山 (2022/9/4 2pm) 七十歲死亡法案 通過 垣谷美雨 (2022/10/9 2pm) 時間的秩序 卡羅．羅維理 (2022/10/23 2pm) 第二座山 大衛．布魯克斯 (2022/11/13 2pm) 太宰治請留步 黃文鉅 (2022/12/11 2pm) 沒有女人的男人們 村上春樹 (2023/1/15 2pm)
什麼是 logistic regression?
Logistic regression ，中文翻譯為 邏輯式迴歸 ，是線性迴歸的一種延伸型式，當應變數 (dependent variable) Y 為類別變數 (categorical variable) 時，可以用 logistic regression 來估計 Y 發生的機率。當 Y 的類別只有二種時，例如：Yes/No，成功/不成功，買/不買，投票/不投票，稱做 binary logistic regression ( 二元邏輯式迴歸 )。 當 Y 是二元類別變數時，它發生的機率 p 會界於 0 和 1 之間。 此時，可以用 p 的 logit transformation， 定義為 logit( p ) = ln [ p /(1 − p )] 也就是 p 的勝算 (odds)，再取自然對數。這樣，用 logit( p ) 當做迴歸分析中的應變數，它的值就可以從 −∞ 到 +∞。 Logistic regression model 可以寫成： logit(p) = α + β 1 x 1 + . . . + β k x k 那麼， Y 發生的機率 p 可表示成： 補充： 1. Logistic regression 也可以稱為 logit model ( 羅吉特機率模型 )。而 binary logistic regression 也可以稱為 binary logit model ( 二分羅吉特機率模型 )。 2. logit 的命名：logit 視為上述計算中的一個 log istic un it 。 3. Standard logistic function 是 y = e x / (1 + e x ) 而 logit function 則是 standard logistic function 的反函數，即 x = ln [ y / (1 − y )] 參考資料： https://www.ibm.com/topics/logistic-regression https://stats.oarc.ucla.edu/r/dae/logit-regression/ https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression https://en.wikipedi...
王心凌再表演〈愛你〉，甜美經典!
王心凌在 2022 年 5 月 20 日在芒果 TV 表演的一分多鐘《愛你》，讓人看到她努力的成果，可稱得上是甜美經典！愛你~~ 王心凌 Cyndi Wang 臉書粉絲頁 〈愛你〉 https://fb.watch/dKmXT7Xk3O/