A. 明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。
如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。
让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。
最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。
很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：
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它的函数图像如下：
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可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为
σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 0.5 表示类别1，否则表示类别0.
到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到
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也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。
损失函数
下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。
让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。
对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：
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我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
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我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令
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这样就得到了它的损失函数：
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如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。
硬核推导
损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。
这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。
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为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。
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因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：
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接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：
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代码实战
梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？
不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。
我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。
为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。
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这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。
接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。
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这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。
最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。
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最后得到的结果如下：
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随机梯度下降版本
可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。
我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。
基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。
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我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：
.png
当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。
今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。
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C. 哪些股票生产芯片
1、汇顶科技（603160）：汇顶科技是一家基于芯片设计和软件开发的整体应用解决方案提供商，目前主要面向智能移动终端市场提供领先的人机交互和生物识别解决方案，并已成为安卓阵营全球指纹识别方案第一供应商。
产品和解决方案主要应用于华为、OPPO、vivo、小米、中兴、一加等。
2、士兰微（600460）：杭州士兰微电子股份有限公司，是一家专业从事集成电路以及半导体微电子相关产品的设计、生产与销售的高新技术企业，公司目前的主要产品是集成电路以及相关的应用系统和方案。
士兰微电子已在其体系内建立了一定规模的研发能力，包括芯片设计研发、芯片制造工艺研发、集成电路测试设备研发等。
3、兆易创新（603986）：北京兆易创新科技股份有限公司，成立于2005年4月，是国内首家专业从事存储器及相关芯片设计的集成电路设计公司。
公司拥有180余件的发明专利申请，获得授权专利73件，研发人员比例占员工总数70%，确保了公司产品以“高技术、低功耗、低成本”的特性领先于世界同类产品。
4、韦尔股份（603501）：上海韦尔半导体有限公司是一家以自主研发、销售服务为主体的半导体器件设计和销售公司，成立于2007年5月，总部坐落于有“中国硅谷”之称的上海张江高科技园区，在深圳、台湾、香港等地设立办事处。
公司主营业务为半导体分立器件和电源管理IC等半导体产品的研发设计等。
D. 舜宇光学科技股票新人可以买吗
舜宇光学科技股票新人可以买吗：首先公司在各地的开户代理机构处，办理有关申请开立证券账户手续，带齐有效身份证件和复印件。
委托他人代办：须提供代办人身份证明及其复印件，和委托人的授权委托书。
开户费用：个人纸卡40元，个人磁卡本地40元/每个账户，异地70元/每个账户；
；
其次证券营业部开户 投资者办理深、沪证券账户卡后，到证券营业部买卖证券前，需首先在证券营业部开户，开户主要在证券公司营业部营业柜台或指定银行代开户网点，然后才可以买卖证券。
；
参考资料来源：股票网络-股票一手
股票1手单子是几股？
六、最后股票：一手是多少股？谢谢！
展开全部股票交易中的术语“一手”，在A股里面，是100股。
在港股里面，就不一定是多少股，各上市公司可以自行决定一手是多少股。