Публикации по теме 'logistic-regression'


Как работает логистическая регрессия!
В этом посте мы собираемся изучить математику, лежащую в основе логистической регрессии, не занимаясь слишком много математикой и просто понимая геометрическую интуицию. Чему вы научитесь? Где использовать Логистическую регрессию. Почему мы используем сигмовидную функцию и что это такое на самом деле? Понимание функции потерь без сложной математики. Когда какую регуляризацию использовать. ВВЕДЕНИЕ В машинном обучении есть два типа проблем: первая — это классификация, а другая..
День 3: Навигация по логистической регрессии
Прогнозирование категориальных результатов стало проще Присоединяйтесь ко мне в третий день моего путешествия по машинному обучению, когда мы погрузимся в мир логистической регрессии. Узнайте, как этот алгоритм, несмотря на его название «регрессия», является мощным средством прогнозирования категориальных значений. Мы изучим реальные приложения, углубимся в работу сигмовидной кривой и шаг за шагом проведем вас через реализацию логистической регрессии для прогнозирования покупок..
Логистическая регрессия — Общий обзор
В начале двадцатого века логистическая регрессия использовалась в основном в социальных и биологических науках. Он используется в качестве классификатора, чтобы определить, является ли определенное наблюдение истинным или ложным . Логистическая регрессия используется, когда зависимая целевая переменная была категориальной. Другими словами, в случае: Оценки — определить, будет ли учащийся пройти (1) v. не проходит (0) Электронная почта — различайте, является ли электронная почта..
Объяснение логистической регрессии
Логистическая регрессия — один из самых мощных и моих любимых методов контролируемой классификации. Он прост в использовании; однако, если вы забыли школьную математику, вам может быть трудно понять работу логистической регрессии. Я верну вас к этой книге по математике, прежде чем углубиться в логистическую регрессию. Давайте сначала разберемся с формулой линейной регрессии. Формула линейной регрессии у=b0+b1X1+b2X2….+bnXn В этом уравнении правая часть содержит независимые..
Математика, лежащая в основе логистической регрессии, которая сделает вас специалистом по данным
Из многочисленных интервью с Data Scientist есть несколько вопросов, которые мне часто задают, и один из них - «объясните, как работает логистическая регрессия». Я понимал концепцию на высоком уровне и знал, как ее реализовать, однако я застрял, когда меня попросили объяснить «что такое сигмовидная функция», «какую функцию стоимости использует логистическая регрессия и почему?» И т. Д. Я не мог ответить их. Более того, даже если вы не согласны с тем фактом, что его часто спрашивают на..
Машинное обучение: модели классификации
В наши дни термины «ИИ», «Машинное обучение», «Глубокое обучение» используются компаниями во всех отраслях, это те слова, от которых у любого дальновидного руководителя текут слюнки. Вы можете подумать, что это новые концепции, которые, казалось, появились в одночасье, но на самом деле они существуют уже некоторое время, и именно тяжелая работа многих в этой области действительно выдвинула их в центр внимания как новейшую техническую тенденцию. Хотя эти термины иногда используются в..
Логистическая регрессия
Вы, должно быть, поняли из изображения, что это метод, предназначенный для задач бинарной классификации. Причина, по которой она ограничивается бинарной классификацией, заключается в том, что мы используем вероятность, чтобы определить вероятность того, что что-то произойдет. Мы проверяем вероятность определенного результата и классифицируем наш прогноз на основе того, как результат сравнивается с пороговой вероятностью, которую мы устанавливаем. Для тех, кто интересуется человеческим..