Публикации по теме 'logistic-regression'
Часть III: логистическая регрессия
Логистическая регрессия - один из наиболее широко используемых алгоритмов в отрасли!
Но сначала давайте подведем итоги нашего пути до сих пор.
Во-первых, мы прошли легкое введение в ML, которое обсудило ML на высоком уровне.
Затем мы поняли общую схему любого алгоритма машинного обучения, который включает следующие шаги:
Общая структура набора данных (с пометкой / под наблюдением или без ярлыка / без надзора) Обнаружение основной функции (Y - функция X: Y = f (X)) Функция..
Обнаружение рака молочной железы (пример логистической регрессии в Python)
Случай Python с логистической регрессией, перекрестная проверка k-Fold и развертывание матрицы путаницы
Введение
В этом чтении мы рассмотрим пример применения модели логистической регрессии из библиотеки Scikit-learn Python, чтобы предсказать, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной к данной информации (так называемые предикторы или функции ).
Информация о наборе данных
Наш набор данных был взят из репозитория машинного обучения UCI (..
Логистическая регрессия для прогнозирования сердечных приступов (3/4)
Если вы не видели мои предыдущие статьи, объясняющие логистическую регрессию, то взгляните сначала на часть 1 и часть 2 .
Как только вы будете довольны пониманием, давайте перейдем к хорошему примеру кода. Получить код можно здесь .
В этой статье мы напишем логистическую регрессию, чтобы предсказать, может ли человек, обладающий определенными качествами, заболеть сердечным приступом. Вы можете скачать набор данных с Kaggle .
Внимательно посмотрите на данные, которые у нас..
Использование машинного обучения в индустрии медицинских технологий
Классификация сигналов сердцебиения на электрокардиограмме (ЭКГ)
Имея набор изображений полос ЭКГ , обученный человеческий глаз может найти местоположение V-биения на каждом изображении. На графике ЭКГ регистрируется V-биение во время преждевременного сокращения желудочков в сердцебиении.
Может ли машина его распознать?
В этой статье объясняется, что я сделал, чтобы обучить модель машинного обучения определять форму V-биения. Но перед этим изображения необходимо..
Как интерпретировать Concordance в логистической регрессии?
Эта статья изначально была опубликована на Quora в 2015 году.
Чтобы понять соответствие, мы должны сначала понять концепцию порогового значения.
ОТКЛЮЧАЯ ЗНАЧЕНИЕ: например, учащиеся классифицируются как сдавшие (1) или не сдавшие экзамен (0) в зависимости от отсечения проходных баллов на экзамене. Отрезки варьируются в зависимости от требований различных экзаменов. Будем считать, что проходные баллы отсечки равны 60 из 100; следовательно, все учащиеся, получившие оценки выше..
Распознавание рукописных цифр с использованием логистической регрессии
Логистическая регрессия - это алгоритм контролируемого обучения для решения проблем классификации, таких как отнесение электронной почты к категории спама или не спама. Это может быть использовано для распознавания рукописных цифр от 0 до 9. Данное изображение рукописной цифры принадлежит одной из десяти цифр (от 0 до 9). Это называется классификацией «один против всех».
Давайте использовать в качестве данных подмножество рукописных цифровых изображений MNIST. Есть 10 ярлыков /..
Понимание алгоритмов машинного обучения - логистическая регрессия
Логистическая регрессия - это алгоритм классификации. Не запутайтесь по названию. Логистическая регрессия имеет несколько интерпретаций
Вероятностная интерпретация Геометрическая интерпретация Интерпретация функции потерь
Что вы узнаете?
в этом блоге мы сосредоточимся на геометрической интерпретации и выведем логистическую регрессию из первых принципов.
Геометрическая интуиция Понимание математики логистической регрессии Сложность времени и пространства..
