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毕业论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。那么论文答辩一般会问什么问题，怎么回答呢？下面是我整理的相关信息，让我们一起看一下吧。
1、选择这个课题的原因是什么？
回答解析：首先从主观入手，每篇论文都对应着相应的专业，可从当前该专业的社会大致情况来简要分析，其次可以结合自己的实习经历来分析（实习过程中对该专业有了更深的社会认识，发现了一些问题等），最后，可以说是与指导老师进行深入沟通交流后选择该课题（这一点很重要，至于原因，请您自己揣测！）
2、该课题研究的意义和目的？
这一问题一般在开题中就有提及，正文中也有相关小节说明，只需要对其加以总结提炼即可，需要注意的是，一定要逻辑清楚，条理分明，不可想到哪儿说到哪儿，东拼西凑会给考核老师留下不好的印象。
3、全文基本结构、框架是怎么设计的？
该问题的回答并非是让您将论文大纲讲述一遍，而是对整个文章的一个综合说明，比如：全文按照“总——分——总”的结构展开论述，开头从总体上论述XXXX的特点等大背景，之后“提出XXXXX问题”，再根据问题提出XXXXX对策，最后是总结陈述，各部分相互间存在逻辑联系，相互配合，成为整体的有机组成部分（该结构是最为常见的结构，您需要依照自身文章实际情况做具体分析）
4、全文各个部分之间的逻辑关系是怎样的？
该问题的回答与论文大纲相结合，比如：全文的逻辑关系是，首先交代大背景——对XXX现状加以论述说明——提出XXX当前存在的问题——分析原因——提出相应的对策建议——对全文进行总结说明。
一是要对论文的内容进行概括性的整合，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。
二是在每部分内容的presentation中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。现在互联网上下载一点图片资料很方便。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。
三是幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体子，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。注意：要点！用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗的房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！
毕业论文答辩流程一般包括自我介绍、答辩人陈述、提问与答辩、总结和致谢五部分。
自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己，争取给答辩小组一个良好的印象。好的开端就意味着成功了一半。
答辩人陈述：收到成效的自我介绍只是这场答辩的开始，接下来的自我陈述才进入正轨。自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。文章的创新部分；结论、价值和展望；自我评价。
提问与答辩：答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，是答辩中相对灵活的环节，有问有答，是一个相互交流的过程。一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。
总结：上述程序一一完毕，代表答辩也即将结束。答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。
致谢：感谢在毕业设计论文方面给予帮助的人们并且要礼貌地感谢答辩教师。
1、讲好一个故事。围绕一个要点讲一个故事，一篇论文的内核，就是一条从问题提出，到得出结果的逻辑链。2、完善因果链。因果逻辑是科研的底层逻辑。而因果关系实际包含两个方面：充分性和必要性。3、画好图做好表。插图一定要简明扼要，如果能做到精美就更好了。4、好好润色语言。好论文必须要过语言关。必须持续学习和输入。
这个可以以幽默地话来写出自己的由来，然后写出自己的一生的经历，然后总结就好了。
论文之间的逻辑联系，亦即论文所反映的事物和事理的整体及其各部分之间的联系方式，基本上表现为纵向逻辑联系和横向逻辑联系，而两者又总是交织在一起，它们表现在论文的逻辑结构上就是：纵式结构、横式结构、合式结构三种形式。1．纵式结构。所谓纵向逻辑联系，是指总论点、分论点和小论点之间的逻辑顺序，以及分论点之间，小论点之间的逻辑顺序。论文内容之间的纵向逻辑联系，具体表现为论文的纵式结构，其特点在于论文的思想体系是纵向展开的。只有恰当处理论文内容的纵向逻辑联系，才能使论文有严谨的结构。一篇论文为了阐述总论点，要列出几个分论点，每个分论点扩展为一个部分，各个分论点之间，各个部分之间，应有内在联系。每个分论点又分为几个小论点，每个小论点又扩展为一段，各个小论点之间，各个段之间，也应有内在联系。这样，全篇论文的纵向逻辑联系便体现出来了，并且相应地形成了论文的完整体系和严谨结构。2．横式结构。所谓横向逻辑联系，是指论点和论据，观点和材料之间的逻辑联系。论文内容之间的横向逻辑联系具体表现为论文的横式结构。在一篇论文中只有总论点才单纯地作为论点或观点存在，而分论点和小论点却有双重“身分”，或者作为论点或观点存在，或者作为论据和材料存在。至于用来说明小论点的材料，则只能有材料或论据一重“身份”了。论文要做到有很强的说服力，富有逻辑力量最重要的是论点明确，论据充分，论证严密，揭示论点和论据的必然联系。首先，只有把总论点和材料有机地结合起来，论文才有生命力，才能收到很好的效果。其次，还要处理好分论点和材料的关系，以至小论点和材料的关系，这不仅能直接证明分论点或小论点，而且能间接地为突出总论点服务。3．合式结构。论文内容之间的逻辑联系是纵向、横向穿插进行，交织在一起的。具体表现为论文的纵、横式结构，简称合式结构。这种结构的论文，有的以纵向展开为主，有的以横向展开为主。三、运用逻辑方法要正确处理毕业论文内容之间的逻辑联系，增强论文的逻辑力量，必须学会运用逻辑思维方法。逻辑思维方法是一个整体，它是由一系列既相区别又相联系的方法所组成的，其中主要包括：归纳和演绎的方法，分析和综合的方法，从具体到抽象和从抽象上升到具体的方法，逻辑和历史统一的方法。逻辑思维方法不仅是论文写作中内容安排和逻辑论证的方法，而且更重要的是进行科学研究的方法。
这个可以以幽默地话来写出自己的由来，然后写出自己的一生的经历，然后总结就好了。
论文之间的逻辑联系，亦即论文所反映的事物和事理的整体及其各部分之间的联系方式，基本上表现为纵向逻辑联系和横向逻辑联系，而两者又总是交织在一起，它们表现在论文的逻辑结构上就是：纵式结构、横式结构、合式结构三种形式。1．纵式结构。所谓纵向逻辑联系，是指总论点、分论点和小论点之间的逻辑顺序，以及分论点之间，小论点之间的逻辑顺序。论文内容之间的纵向逻辑联系，具体表现为论文的纵式结构，其特点在于论文的思想体系是纵向展开的。只有恰当处理论文内容的纵向逻辑联系，才能使论文有严谨的结构。一篇论文为了阐述总论点，要列出几个分论点，每个分论点扩展为一个部分，各个分论点之间，各个部分之间，应有内在联系。每个分论点又分为几个小论点，每个小论点又扩展为一段，各个小论点之间，各个段之间，也应有内在联系。这样，全篇论文的纵向逻辑联系便体现出来了，并且相应地形成了论文的完整体系和严谨结构。2．横式结构。所谓横向逻辑联系，是指论点和论据，观点和材料之间的逻辑联系。论文内容之间的横向逻辑联系具体表现为论文的横式结构。在一篇论文中只有总论点才单纯地作为论点或观点存在，而分论点和小论点却有双重“身分”，或者作为论点或观点存在，或者作为论据和材料存在。至于用来说明小论点的材料，则只能有材料或论据一重“身份”了。论文要做到有很强的说服力，富有逻辑力量最重要的是论点明确，论据充分，论证严密，揭示论点和论据的必然联系。首先，只有把总论点和材料有机地结合起来，论文才有生命力，才能收到很好的效果。其次，还要处理好分论点和材料的关系，以至小论点和材料的关系，这不仅能直接证明分论点或小论点，而且能间接地为突出总论点服务。3．合式结构。论文内容之间的逻辑联系是纵向、横向穿插进行，交织在一起的。具体表现为论文的纵、横式结构，简称合式结构。这种结构的论文，有的以纵向展开为主，有的以横向展开为主。三、运用逻辑方法要正确处理毕业论文内容之间的逻辑联系，增强论文的逻辑力量，必须学会运用逻辑思维方法。逻辑思维方法是一个整体，它是由一系列既相区别又相联系的方法所组成的，其中主要包括：归纳和演绎的方法，分析和综合的方法，从具体到抽象和从抽象上升到具体的方法，逻辑和历史统一的方法。逻辑思维方法不仅是论文写作中内容安排和逻辑论证的方法，而且更重要的是进行科学研究的方法。
论文陈述可以很好地组织和发展论点，并为读者提供关于论点的“指南”。
论文陈述包含以下内容：
1、陈述你对这个主题的主要观点
陈述观点时一定要表达一个主要思想，并陈述你的立场或看法。关于主题，需思考：
2、给出几个支持主要观点的理由
理由要写清楚，一定要用符合逻辑的事实和证据来支持这个理由。
3、给出一个与主要观点相反的观点
一个好的论文陈述要承认论点存在另一面。所以，同学可以在论文陈述中给出一个反论点。
论文陈述写作示例：
1、首先，从一个问题开始。例如：互联网对教育有正面或负面的影响吗?
2、其次，表明你对这个问题的立场。例如：互联网对教育的正面影响大于负面影响。
3、最后，发展你的答案。例如：互联网使用的负面影响被其对教育的诸多好处所抵消：互联网有助于学生和老师更容易地获取信息、接触不同的观点，以及这是一个灵活的学习环境。
论文逻辑分析法怎么写如下：
逻辑分析法的一种应用如下: 原因-后果分析方法,即把事件树“顺推”特点和故障树“逆推”特点融为—体的方法,该方法表示了事故与许多可能的基本事件的关系。
它的优点是使用了从两个方面展开的图解法,向前的是事件的结果,向后的是事件的基本原因。由于故障树和事件树比较繁琐,cea的优点是用简单的模型来表示事故的原因和后果。
论文结构：
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。目录：是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
关键词定义：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
论文正文：引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。
主体部分包括以下内容：提出问题-论点；分析问题-论据和论证；解决问题-论证方法与步骤；结论。参考文献一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB/T 7714-2015》进行。
提出问题、分析问题、解决问题，纵向逻辑关系
论文学术水平比学士论文要高。它必须能够反映出作者所掌握知识的深度，有作者自己的较新见解。国家学位条例第五条规定，高等院校和科学研究机构的研究生，或具有研究生毕业同等学历的人员，只有在本学科上掌握坚实的基础理论和比较系统的专门知识，具有从事科研工作和专门技术工作的独立能力者，才可通过论文答辩，取得硕士学位。这就是说，硕士论文强调作者在学术问题上应有自己的较新见解和独创性，其篇幅一般要长一些，撰写前应阅读较多的有关重要文献。以意为主，首尾统一，意是文章的中心，要写好毕业论文，就要抓住中心。这个中心的要求应当是简单明了的。抓住这样的中心，紧扣不放，一线到底，中途不可转换论题，不可停滞，不可跳跃遗隙，这样就能使中心思想的发展具有连续性。作为一篇论文，从思想的发展来说，要一层一层地讲，讲透了一层，再讲另一层意思。开头提出的问题，当中要有分析，结尾要有回答，做到前有呼，后有应。层第有序，条理清晰，文章要有层次，有条理，这和材料的安排处理关系极大。材料之间的相互关系不同，处理方式也不同，不能错乱，错乱了，层次就不清楚，自然也不会有条理。平行关系。文章各部分材料之间，没有主从关系，在顺序上谁先谁后都可以，影响不大。例如介绍寿险险种，有传统型险种、分红险种，投资连结等，不论先介绍哪一个都可以。递进关系。是一种一层比一层深入的关系，颠倒了就会造成逻辑混乱。接续关系。前一部分与后一部分有直接的逻辑联系，层次虽分，道理末尽。前一层有未尽之意有待后面续接，不可中断。
毕业论文答辩常见问题：你选择这个论文题材的原因是什么？论文的研究背景是什么？论文的核心观点是什么？本篇论文采用了哪些研究方法？你所研究问题是采用什么方法解决的，使用了什么解决方案？论文在哪些方面有哪些创新？等。可以结合个人的实际情况以及论文写作两个方面来进行表述。 因为学校不同，老师不同，所以论文答辩老师一般会提的问题也会不同，以下问题和回答仅供参考： 毕业论文答辩常见问题一：你选择这个论文题材的原因是什么？ 我们可以结合个人的实际情况以及论文写作两个方面来进行表述，保证语言清晰，逻辑合理。例如这样回答：因为平常自身比较喜欢这方面的内容、时常关注该研究领域的相关事宜，结合了当前政治新闻和发展趋势，受导师课题影响，参与相关研究课题等。这一部分容易加分但是也容易减分，为了表现出自身的特点和优势，所以我们应该将这一部分内容表述清楚到位。 毕业答辩常见问题二：论文的研究背景是什么？ 这个问题与第一个问题有异曲同工之妙，同学们也可以按照第一个问题的答案来进行回答。 毕业答辩常见问题三：论文的核心观点是什么？或者这么问：论文的主题是什么？这是答辩听审老师最常见的问的问题，而且答案很简单。用自己的话高度概括论文的核心，尽可能全面、准确、简洁的表达出来，不少于3句，不超过5句。 毕业答辩常见问题四：本篇论文采用了哪些研究方法？ 首先明确指出所用的研究方法，然后结合具体内容进行讲述，也就是举例说明。 毕业答辩常见问题五：你所研究问题是采用什么方法解决的，使用了什么解决方案？ 这个问题应该结合实际情况来进行说明，如果有具体的结论或方法的学生，可以分点解释说明。 毕业答辩常见问题六：论文在哪些方面有哪些创新？ 这时，老师们想知道你的论文和别人的有什么不同，有什么亮点，建议同学们举例说明，分点作答，这样显得逻辑清晰、调理清楚，而且这个问题答辩老师一般都会问到，所以同学们要做好准备。 最后学术堂总结：在答辩的时候一定要迅速回应。如果是你不知道问题，你可以向老师请教，千万不要出现冷场的情况，那样你的导师会很尴尬的。答辩时一定要谦虚，虽然你的论文完成得十分出色，但是这些成果暂时的、是没有获得认可结论。
逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，测试验证我们这个求解的模型的好坏。
Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。
区别：
Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。
正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型。
这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。
问题一：逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1,l2等等.所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的. 但是逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,实现起来,特别是大规模线性分类时比较方便.而SVM的理解和优化相对来说复杂一些.但是SVM的理论基础更加牢固,有一套结构化风险最小化的理论基础,虽然一般使用的人不太会去关注.还有很重要的一点,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算 svm 更多的属于非参数模型,而logistic regression 是参数模型,本质不同.其区别就可以参考参数模型和非参模型的区别就好了. logic 能做的 svm能做,但可能在准确率上有问题,svm能做的logic有的做不了 问题二：逻辑回归适用于什么样的分类问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑 问题三：哪些问题可以使用logistic回归分析 Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。 问题四：逻辑回归 和 朴素贝叶斯 两者间的区别 区别如下： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型，对于不相互独立的属性，把他们单独处理。例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。 问题五：机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类 逻辑回归：y=sigmoid(w'x) 线性回归：y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。 线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差 问题六：逻辑回归，如何处理多元共线性问题 将所有回归中要用到的变量依次作为因变量、其他变量作为自变量进行回归分析，可以得到各个变量的膨胀系数VIF以及容忍度tolerance，如果容忍度越接近0，则共线性问题越严重，而VIF是越大共线性越严重，通常VIF小于5可以认为共线性不严重，宽泛一点的标准小于10即可。 问题七：机器学习之逻辑回归算法的一些疑问 第一， 参数为theta, 观察到x向量，判断为y标签的概率。 第二， h(x)为sigmoid function, 用来将 (-inf,inf)映射至(0,1]作为概率分布 第三 , 虽然不知道你在说什么，但是y是标签，所以在这里只有二值，1或-1 问题八：多重线性回归，logistic回归，cox回归各自解决什么问题 影响因素研究的 问题九：逻辑回归和神经网络之间有什么关系 神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。 1．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。 (2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。 2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种： (1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。 (2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。 (3)繁衍生长法 这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。 3．遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。 遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。 问题十：逻辑回归模型的回归因子怎么得到 线性回归，是统计学领域的方法，用的时候需要关注假设条件是否满足、模型拟合是否达标，参数是否显著，自变量之间是否存在多重共线性等等问题因为统计学是一个过程导向的，需要每一步都要满足相应的数学逻辑。 下面讲讲我对线性回归的体会（只讲体会，原理的内容就不多说了，因为不难，而且网上相应资料很多！～）： 1、linear regression 是最原始的回归，用来做数值类型的回归（有点绕，是为了区别“分类”），比如你可以利用它构建模型，输入你现在的体重、每天卡路里的摄入量、每天运动量等，预测你一个月的体重会是多少，从模型的summary中，查看模型对数据解释了多少，哪些自变量在影响你体重变化中更重要（事先对变量做了standardize），还可以看出在其它自变量不变的适合，其中一个自变量每变化1%，你的体重会变化多少（事先对自变量没做standardize）。 当问题是线性，或者偏向线性，假设条件又都满足（很难），又做好了数据预处理（工作量可能很大）时，线性回归算法的表现是挺不错的，而且在对模型很容易解释！但是，当问题不是线性问题时，普通线性回归算法就表现不太好了。 2、曲线回归，我更喜欢称之为“多项式回归”，是为了让弥补普通线性回归不擅长处理非线性问题而设计的，它给自变量加上一些适合当前问题的非线性特征（比如指数等等），让模型可以更好地拟合当前非线性问题。虽然有一些方法来帮助判断如何选择非线性特征，可以保证模型更优秀。但动手实践过的人，都知道，那有点纸上谈兵了，效果不好，而且有些非线性很难简单地表示出来！！ 3、logistic regression，我感觉它应该属于机器学习领域的方法了（当你不去纠结那些繁琐的假设条件时），它主要是用来分析当因变量是分类变量的情况，且由于本身带有一丝的非线性特征，所以在处理非线性问题时，模型表现的也挺好（要用好它，需要做好数据预处理工作，把数据打磨得十分“漂亮”）。企业十分喜欢用它来做数据挖掘，原因是算法本身表现良好，而且对模型的输出结果容易解释（领导们都听得懂），不像其它高端的机器学习算法，比如Multiboost、SVM等，虽然很善于处理非线性问题，对数据质量的要求也相对较低，但它们总是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么运行的，它的输出结果应该怎么解释！（好吧，其实内行人也很难看懂！- - ）
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。
WOSCI沃斯编辑：要知道论文不只是看表面的字词表达和词藻华丽，对于一个论文首要的是其表现的思维能力，论文看质量，质量中最主要的因素就是论文的逻辑性，写作本就是一个潜心做学术过程，一些所谓的方法只能保证论文的快速产生，并不能确保论文的质量，这在我看来，并不能算是高效。这里是一篇论文写作逻辑性的指导方法，论文表述得是否清楚、准确，论证得是否有力、有理，将直接影响到研究成果的价值实现，让我们一起来看看具体内容吧! 一、要思路畅通，举纲张目 叶圣陶先生说过:“思想是有一条路的，一句一句，一段一段，都是有路的，好文章的作者是决不乱走的”。写一篇学术论文，首先要举其“纲”，要有中心论点，统帅各个分论点，踞于要津;二要张其“目”，要有一个确定的思路，贯穿各个分论点，决定议论沿什么途径展开;三要使二者结合，即纲举目张，清楚地分出各个论点平列的或从属的关系，分出亲疏远近，以便有秩序、有层次、有步骤地表现中心论点。只有做到了这一点，才能全局在胸，将论文合理地组织起来，得到一个恰当的布局和安排。在这里，“纲”是起决定作用的。因为，任何一个议论对象，它的素质、属性及其联系，都是复杂的。在一篇论文中，决不能离开一定的议题，一定的角度，一定的实践要求，把各种问题东拼西凑在一起，而只能按照主题的要求，作为议论的出发点和有关论点的结合点，把整篇文章的各个论点，有机地组织起来。古人所说的“挈领而顿，首尾皆顺”，就是这个意思。 二、要条理清晰，层次明了 写学术论文，先说什么，后说什么，一层一层如何衔接，这一点和论文的逻辑性很有关系。对于文章中的大小论点，一定要分类排队，科学地安排层次。 中国有句话，叫“层出不穷”，就是一个问题接着一个问题而来，就是有衔接，有层次，有连锁。例如，由甲问题中会产生乙问题，甲问题自然在先，乙问题自然在后，这里就有客观上问题自身的层次;甲问题不解决，乙问题就不能解决，这里就有先解决甲问题和后解决乙问题的做法上的层次;不先说清甲问题就不能说清乙问题，这里就有先说甲问题和后说乙问题的说法上的层次。 由上可知，层次是一种有机联系，而非形式上的、人为的联系。因此，议论中注意层次，就得注意所议论的事物本身的层次，议论的问题本身矛盾发展的层次。要做到这点，就要熟悉事物，分析问题的联系，而不能单纯凭主观去臆定层次。找到了问题的层次，议论也就有了条理。能层次分明，也就能有条不紊。但只去注意条理，却搞不清层次，那也不行。就如毛泽东说的：开中药铺的方法，是一种形式主义的方法，是按照事物的外部标志，而不是按照事物内部联系来分类的。其结果，可能是使用一大堆相互没有多大关联的概念排列成一篇文章。 总之，要根据正确的思维规律，把要表达的思想恰当地排列，以便正确地反映客观上存在的秩序。“颠三倒四”、“语无伦次”、“主次不分”是不行的。一般来说，学术论文的顺序应当符合事实发展的顺序，符合人们认识的程序，如前提与结论、原因与结果、主体与从属、现象与本质等各种关系的顺序。一篇学术论文的思想顺序，虽然也有变化的形态，如倒叙、插叙等，但只要按事物本身的层次来展开论述，不管怎样变化，正常的顺序就一定能交代清楚。相反，则会造成读者在阅读时思想的阻塞、中断和脱节。 三、要论证充分，以理服人 论证是在逻辑证明中，运用一定的推理形式，从论据推出论题的推理过程。它体现论据与论题的逻辑联系，是增强论文逻辑性的关键环节。我们写学术论文，最常用的方法是归纳论证，即用对事实的科学分析和叙述来证明观点，或用基本的史实、科学的调查、精确的数字来证明观点。它体现的主要是客观逻辑的力量，事实胜于雄辩，就是这个意思。我们有的学术论文之所以缺乏逻辑力量，就是因为没有大量的、可靠的、令人信服的事实材料，或者缺乏科学的归纳，有的甚至没有归纳就作分析，还有的先立结论，然后去找例证，那么结论常常是不可靠的。因为归纳是从个别到一般，个别的东西越多，归纳得愈合理、科学，你的结论就越可靠。要使论证逻辑上有力，还得把那些对导致结论有重大关系的论据之间的关系、联系也要讲清楚，说明白。这就要坚持具体事物具体分析的原则。不分析事物，或分析得不到家，不在行，就既不会找全根据，也不会看出根据间的辩证关系。那么，在论证事物时，就不可能论证得好，不可能论证得有力。论证要服人，有时还得去说明根据的真实可靠，即论证论据。方法很多，但根本的是要找出论据的客观来路。另外，为增加论据的信服度，将不同的或对立的论据加以对比说明，也不失为一个好方法。如毛泽东同志的《论持久战》中，既论证了中国抗战的必胜和持久性，又彻底驳斥了“亡国论”和“速胜论”，通过正反两方面的对比，使人们看清了形势，树立了信心。 四、要首尾一贯，明白确切 学术论文逻辑的另一表现是，思维和议论首尾一贯，明白确切。 即:议论要概念明白，立场鲜明，前后不发生矛盾，讲清主张什么，反对什么，尤其是要注意论文中心思想的一贯性和确切性。思想的一贯性一般表现为:前有问题，后有答案;前有伏笔，后有发挥。有些论点，经过很多论证和解释，再同另一论点联系、照应。即使它们在论文中相距较远，也要使它们有线相连，能够互送“秋波”。一般的连续和照应，并不困难，比较困难的情况是，由一个思想过渡到另一个思想，由一个角度和侧面转换到另一个角度和侧面。碰到这种情况，就要特别注意，努力保持联系的线索，避免造成脱节SCI论文润色/SCI润色编辑/SCI论文翻译/SCI论文查重。 有时为保持联系线索的明确和连续性，还要明白交代联系的媒介。在有些议论文中，有些段落，就是专为交代媒介、交代层次以便转换和过渡来服务的。特别是对中间环节较多的联系，一定不能简单地抽掉其中复杂的判断和推理关系，来一个急转直下，使读者感到突兀和摸不着头脑。 拿论题和论据来说，要使它们之间联系，就要在复杂的情况下，进行一系列的论证，暴露它们之间的复杂的推理关系，而不能简单地抽动去掉其中的论证过程，只把根据或结论塞给读者。 有些论文，善于运用结尾来发挥作用:或在结尾再作出综合小结，重申要点;或回过头来扣紧开头，强调意义;或概括全篇的大意，点明主题;或引出新的论点，启发读者的思想。这种首尾的连续，其实质也是保持中心思想的一贯性和确定性。 增强论文逻辑性的方法和要注意的地方还有很多。掌握了以上几个逻辑要点，也就基本上达到了学术论文的逻辑要求，再在写作实践中不断提高应用的水平，注重灵活性和增强针对性，将会使文章的逻辑性和说理性得到进一步加强。
论文学术水平比学士论文要高。它必须能够反映出作者所掌握知识的深度，有作者自己的较新见解。国家学位条例第五条规定，高等院校和科学研究机构的研究生，或具有研究生毕业同等学历的人员，只有在本学科上掌握坚实的基础理论和比较系统的专门知识，具有从事科研工作和专门技术工作的独立能力者，才可通过论文答辩，取得硕士学位。这就是说，硕士论文强调作者在学术问题上应有自己的较新见解和独创性，其篇幅一般要长一些，撰写前应阅读较多的有关重要文献。以意为主，首尾统一，意是文章的中心，要写好毕业论文，就要抓住中心。这个中心的要求应当是简单明了的。抓住这样的中心，紧扣不放，一线到底，中途不可转换论题，不可停滞，不可跳跃遗隙，这样就能使中心思想的发展具有连续性。作为一篇论文，从思想的发展来说，要一层一层地讲，讲透了一层，再讲另一层意思。开头提出的问题，当中要有分析，结尾要有回答，做到前有呼，后有应。层第有序，条理清晰，文章要有层次，有条理，这和材料的安排处理关系极大。材料之间的相互关系不同，处理方式也不同，不能错乱，错乱了，层次就不清楚，自然也不会有条理。平行关系。文章各部分材料之间，没有主从关系，在顺序上谁先谁后都可以，影响不大。例如介绍寿险险种，有传统型险种、分红险种，投资连结等，不论先介绍哪一个都可以。递进关系。是一种一层比一层深入的关系，颠倒了就会造成逻辑混乱。接续关系。前一部分与后一部分有直接的逻辑联系，层次虽分，道理末尽。前一层有未尽之意有待后面续接，不可中断。希望对你有帮助
1、 注意语言表达虽然科研论文可以说是对他人“讲故事”。但与一般的故事不同之处，个人认为，主要在于逻辑性与连贯性。表达方式应以顺叙为佳，不宜像诗歌、散文、小说之类的文艺作品，使用倒叙、插叙等手法。内容详略得当。该简略之处就要言简意赅，该详尽之处就要清晰全面，不要写成“流水账”，也不要写成“意识流”。结构要合理。可以按“提出问题（立论）→分析问题（讨论）→解决问题（结论）”的总体思路来谋篇布局。摘要、正文和结论的相关内容，要前后呼应。语言通俗易懂。论文是给别人看的，不要认为自己知道的，别人就一定知道。要使用书面语言，避免使用网络语言。语句长短合适，少用累赘的长句与跳跃的短句。遣词要恰当得体。比如，“推测”、“推断”与“推定”，语气是有所不同的（在英文文献中，常用的是suggest、indicate、maybe之类“容他性”的词语）。注意错别字。避免因一时的疏忽大意，而留下缺憾。比如，将“风云二号”写成“风韵二号”，“碳酸盐”写成“碳酸岩”。一字之差，天壤之别。正确使用标点符号。不要分号与顿号不分，一“逗（号）”到底等。建议同学们在闲暇时，可以多看看汉语言工具书。同时，也呼吁素质教育阶段，要切实重视母语—汉语的教学质量。2、数据、术语严谨规范严谨规范，是科研论文的主要特征之一。数据分析，避免“张冠李戴”。对数据进行判别时，不要将属性为A的对象，用B作为参照标准。计量单位，要符合国家标准或者相关行业规范。注意有效数字的取舍。并不是小数点之后位数越多就越精确，而是要与获得数据的方法手段结合起来。比如，利用一台精度为5%的仪器进行观测，数据应写成“19”，而不是“”。不能简单地照搬仪器报出值。高于检测上限、或低于检测下限的数据，应该用“>检测限”、“<检测限”、“未检出”或相应的英文缩写等表示。标注要详实。比如，采样位置图，应该有比例尺、方位、坐标、图例及说明等参数。图版中使用专业符号、代码表示对象时，应该附注相应的文字说明。