Публикации по теме 'logistic-regression'
Интерпретируемые модели машинного обучения
Подробное введение в интерпретацию моделей логистической регрессии и деревьев решений.
Модель машинного обучения от Amazon выбрала только мужчин из кучи резюме¹. Другая модель увольняла учителей, которые, согласно модели², не получали должных результатов. Такие модели являются дискриминационными и могут навредить обществу. Они могут принимать неправильные решения и негативно влиять на жизнь людей. Чтобы решить эту проблему, вы можете начать интерпретацию своих моделей...
Логистическая регрессия для рекламной компании
Введение
В моем предыдущем сообщении в блоге я использовал модель линейной регрессии и дал некоторое представление бизнесу электронной коммерции о выборе между улучшением их мобильного приложения и разработкой веб-сайта их компании. Не стесняйтесь щелкнуть гиперссылку выше, чтобы получить доступ к этому сообщению.
В этой статье я буду использовать модель логистической регрессии для набора данных рекламной компании с целью ответить на следующий вопрос:
Можем ли мы предсказать,..
Логистическая регрессия - часть 2
Предварительное условие : предполагается, что у вас есть базовая концепция логистической регрессии. Если нет, обратитесь к первой части этой темы.
Из первой части мы знаем, почему линейная регрессия не используется для бинарной классификации. И как логистическая регрессия смягчает проблему линейной регрессии. Кроме того, насколько легко то же самое можно реализовать с помощью библиотеки sklearn.
Теперь мы погрузимся глубже, чтобы понять, как логистическая регрессия работает..
Классификация грибов: логистическая регрессия против кластеризации K-среднего
Недавно я наткнулся на набор данных на Kaggle под названием Классификация грибов , который вы можете найти здесь . И это полностью привлекло мое внимание мыслью о том, как предки судили о грибах, просто взглянув на них. Что ж, тогда я не мог им помочь, но теперь сценарий другой!
Давайте посмотрим, какие особенности означают верную смерть, а какие наиболее приятны в этом наборе данных о характеристиках грибов. И насколько уверенной может быть наша модель? (Скрестив пальцы!)
Что..
Давайте обсудим алгоритмы машинного обучения.
Введение
Период, когда вычисления переместились с больших мэйнфреймов на ПК, и теперь настала очередь перейти с ПК в облако. Но определяющим его делает не то, что произошло, а то, что нас ждет в ближайшие годы.
Поэтому добро пожаловать в мир искусственного интеллекта!
Цель создания этого руководства — упростить путешествие начинающих машинистов по всему миру. Я даю теоретическое понимание различных алгоритмов машинного обучения на высоком уровне.
Типы алгоритмов машинного..
Модель логистической регрессии для прогнозирования инсульта с несбалансированным набором данных I.
Инсульт - это заболевание, которое поражает артерии, ведущие к головному мозгу и внутри него. По данным Американской ассоциации инсульта, это причина смерти №5 и ведущая причина инвалидности в США. Исследования также показали, что черные чаще встречаются у чернокожих, чем у людей двухрасового происхождения.
Воздействие инсульта на жизнь людей представляет собой серьезную проблему для общества. Помимо того, что инсульт является внезапным событием, он поражает как отдельного человека,..
Распознавание цифр руки с использованием логистической регрессии (Python + sklearn)
Люди очень хорошо распознают рукописные цифры, но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как человеческий мозг настолько эффективен, чтобы распознавать рукописные цифры? Можем ли мы использовать эту способность мозга, чтобы машины распознавали почерк? Да! В этом блоге мы собираемся написать программу для распознавания почерка, так что приступим.
Создание набора данных: Мы будем использовать встроенный набор данных, который предоставляет Scikit learn, для классификации цифр на..
