Публикации по теме 'logistic-regression'


Реализация машинного обучения в бинарной логистической регрессии: набор данных о рекламе в социальных сетях
На фоне повсеместного распространения методов машинного обучения (МО) бинарная логистическая регрессия становится мощным инструментом, предлагающим значительные возможности для точных прогнозов и углубленной интерпретации в различных областях. Это исследование вращается вокруг набора данных, основанного на рекламе в социальных сетях. Он использует возможности логистической регрессии для анализа двоичного результата — в частности, «куплено» и «не куплено» — на основе демографических..
Оценка модели машинного обучения
В некоторых статьях уже объяснялось, как создать модель и разделить данные на обучение и тестирование. На этом занятии будут объяснены метрики для оценки модели, созданной в контролируемом обучении. Как известно, в обучении с учителем существует два разных алгоритма: классификация (в основном дискретные значения) и регрессия (в основном непрерывные значения). Оценка классификационно-логистической регрессии Существуют некоторые оценочные показатели для модели классификации. И будут..
Алгоритм логистической регрессии всего за 4 шага!
Алгоритм логистической регрессии всего за 4 шага! Многомерная логистическая регрессия: В этой статье мы сформулируем обобщенную форму построения модели многомерной логистической регрессии. Начнем с того, что вспомним уравнение одномерной логистической регрессии, которое мы изучили в Основах логистической регрессии . Для быстрого чтения вы можете перейти по ссылке. В приведенном выше уравнении есть только одна характеристическая переменная X, для которой коэффициент равен..
Наука о данных: логистическая регрессия с SmartCore.
Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — apply.math.coding Получите доступ ко всем моим историям и тысячам других на Medium от других авторов. По моему глубокому убеждению, Medium — это… medium.com Эта история является частью моей серии Наука о данных .
Оценка логистической регрессии в Python
Все, что вам нужно знать об общих показателях оценки для логистической регрессии с примерами кода на Python. Полный код здесь . Логистическая регрессия является разновидностью линейной регрессии. Он моделирует вероятности для проблем классификации с двумя возможными исходами, то есть вероятностью p успеха/да/верно/один и вероятностью q (1- p) отказ/нет/ложь/ноль с вероятностью. Следовательно, выход соответствует распределению Бернулли, как показано на рисунке ниже. Зависимые..
Введение в машинное обучение: раскрытие основ ИИ
Введение в машинное обучение: раскрытие основ ИИ Машинное обучение (ML) — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать шаблоны в данных и делать прогнозы или решения на основе этих шаблонов. Алгоритмы машинного обучения используются в различных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, автономное вождение и медицинская..
Демистификация логистической регрессии: простое руководство
Введение В мире науки о данных и машинного обучения логистическая регрессия является мощным и широко используемым алгоритмом. Несмотря на свое название, он не имеет ничего общего с логистикой или перемещением товаров. Вместо этого это основной инструмент для задач классификации, помогающий нам предсказать, относится ли что-то к одной из двух категорий, например, да/нет, правда/ложь или спам/не спам. В этом блоге мы разберем концепцию логистической регрессии и объясним ее как можно..