为什么一切都似曾相识，却像是隔了一层雾
逻辑归模型的关键就在这个概率函数上，pro逼t模型跟它其实是共通的如果你只懂一般线性归而而不懂逻辑归，就别说你学过归模型没别的原因，只是我觉得这样很丢人
我在哪里
大家都把他归为三大祖师爷之一，但比起韦伯的旁征博引和科学论证，把他那种坐在椅子上想出来的哲学冥思归类于有些激进学者包括我个人认为，这简直是对我们学科的侮辱
这是什么但是，好熟悉的人名啊
one摸de的社会网络可以用一个对称矩阵来表示，而two摸de则更复杂些看你们这副蠢样，难道都没学过线性代数吗没学过高等数学，凭什么认为自己有能力学好这门学科？放屁！
等等，我知道这些是什么我，我学过，甚至写过，教过
“我也不知道家里这么辛苦，供你读了那么多有什么用，但我们老吴家总有一种想法：就是知识不一定有用，却一定无价”
谁在说话这些到底是什么！
例如，老师、学校区位、班级性质、父母收入，不同因素对学生成绩的影响，总是在不同层面上发挥作用，有的在个人层面，有的在班级层面，有的在学校层面，不去区分不同层面的作用，而单纯假设它们在同一维度生效，这样得出的“学生成绩受什么影响最大”的结论是缺乏说服力的所以教育学中常用分层线性模型克服这一点，这个道理同样适用我们的研究
我知道的我一定知道的该死，为什么想不起来！
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