鯨鯨科技股票代碼

① 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎

是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。

如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。

讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。

最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。

很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：

.png
它的函數圖像如下：

.png
可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為

σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.

到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到

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也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。

損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。

讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。

對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：

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我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。

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我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令

.png
這樣就得到了它的損失函數：

.png
如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。

硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。

這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。

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為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。

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因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：

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接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：

.png
代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？

不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。

我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。

為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。

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這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。

接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。

.png
這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。

最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。

.png
最後得到的結果如下：

.png
隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。

我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。

基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。

.png
我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：

.png
當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。

今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。

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② 股票軟體的快捷鍵

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③ 可燃冰概念股票有哪些

1、海默科技：海默科技(集團)股份有限公司成立於1994年，2000年完成股份制改造，2010年5月在深圳證券交易所創業板上市，證券簡稱：海默科技，證券代碼：300084。

公司是一家主要服務於油田生產領域的高科技公司，公司主要從事本企業自產產品及技術的出口；本企業生產所需的原輔材料、儀器儀表、機械設備、零配件及技術的進口。

2、潛能恆信：潛能恆信能源技術股份有限公司公司成立於2003年，並於 2011 年 3 月在深圳證券交易所創業板成功上市，股票簡稱：潛能恆信，股票代碼：300191。

是一家以勘探開發一體化技術服務和油氣勘探開發投資並舉的綜合性石油勘探開發公司，是擁有核心技術的國家級高新技術企業，將逐步建成石油天然氣上下游一體化的國際化能源公司。

3、石化機械：中石化石油機械股份有限公司是一家油用鑽頭，麻花鑽頭研發和製造企業，主要從事油用鑽頭、礦用鑽頭、麻花鑽頭、硬質合金、金剛石復合片、油用設備、高分子材料及器件、木業、紙業、天然氣、精細化工等產品的研發、製造和服務。

是國家一級企業、國家重點高新技術企業，亞洲最大、世界先進的油用鑽頭、麻花鑽頭研發和製造基地。其中，主營產品油用鑽頭的國內市場佔有率達60%以上。

(3)鯨鯨科技股票代碼擴展閱讀：

與概念熱炒相悖的是上市公司對可燃冰業務開展的冷漠反應。這是幾十年後的事情。 <證券日報>記者致電泰山石油、准油股份、中國石化 等可燃冰概念股公司，對方皆表示近期內無開展可燃冰相關業務的計劃。

早在2009年9月，受可燃冰利好消息的影響，江鑽股份(000852)股票價格持續兩個交易日大漲，但隨即，公司公開澄清稱，並未生產用於可燃冰勘探和開採的鑽頭產品。

一方面，股市受概念的影響而波動，另一方面，相關公司卻反映冷淡，對於這種現狀，中國石油大學孫長宇教授在接受《證券日報》采訪時分析：「大家都知道石油總會用完的，雖然可燃冰也是一次性能源，但是，已勘探得知的儲存量極大，利用率又極高，這都決定了可燃冰可以站在能源戰略意義高度上。

對於現下的各種新能源運用，孫長宇說：「由於能源問題的日漸突出，核能、風能、水力、太陽能等其它形式的新能源被日漸熱捧，但相較之下，這些能源都有很明顯的劣勢。」「無論是核能 、風能還是其它新能源 ，相較於可燃冰，規模小都是不容忽視的缺陷，這些缺陷決定了它們不可能站到戰略的高度之上。」

基於這種現狀，即使相關公司一再澄清近期無開展可燃冰相關業務的計劃，但卻依舊擋不住概念之下的股價波動。鑒於目前探明的可燃冰多分布於海洋領域，有業內人士分析，在新一輪的資源爭奪戰中，以海洋石油開發為主的上市公司無論從財力還是技術層面上來看，都將獨具優勢。