Overview Logistic Regression
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概念模型比主题模型要更进一步，它的目的在于描述主要实体和这些实体之间联系。
概念模型反映了企业在运营过程中必须处理的事情。业务的事（business things）或事件（event）存在于办公地，非办公地以及公司外。
其中事是业务的核心，事件促使业务运作。这些业务的事(things)和事件(events)在ER图(entity-relationship diagram)中以实体出现。
Overview(概述)：
Linear Regression（线性回归）属于supervised Learning(监督学习），因此方法和监督学习的应该是一样的。
即：根据样本集的训练数据，学习得到一个线性函数的参数。最后使用该参数的线性函数来预测为训练的数据。
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在传统的金融机构中，数据模型通常是由下面的三个概念开始的：客户(customer)-帐号(account)-交易(transaction),即(C-A-T)。换句话说，就是客户跟帐号
关联，帐号跟交易关联；在保险行业，客户(customer)跟保单(Policies)关联，保单跟理赔(Claims)关联。
这里对主题模型中十大主题进行描述。
概要：本文主要是介绍逻辑数据模型ER图，包括实体，联系的不同种类以及符号标记。
关于jekyll安装以及使用jekyll调试已有的静态网页项目。