Публикации по теме 'logistic-regression'


Урок регрессии (линейная VS логистика)
Урок регрессии (линейная vs логистика) Вступление Линейная регрессия - это широко используемый алгоритм машинного обучения с учителем, который прогнозирует непрерывные значения. Линейная регрессия предполагает наличие линейной зависимости между зависимыми и независимыми переменными. Проще говоря, он находит наиболее подходящую линию / плоскость, которая описывает две или более переменных. С другой стороны, логистическая регрессия - это еще один контролируемый алгоритм машинного..
Заметки Coursera по машинному обучению - неделя 3, проблема классификации, логистическая регрессия и…
Заметки о курсе Coursera Машинное обучение , проведенном Эндрю Нг, адъюнкт-профессором Стэнфордского университета. На неделе 1 и неделе 2 мы представили задачу контролируемого обучения и регрессии. Сегодня мы собираемся обсудить еще одну проблему контролируемого обучения - проблему классификации. Прежде чем вдаваться в подробности, мы должны подумать - в чем разница между проблемой регрессии и проблемой классификации? Ответ - это тип метки, первое - непрерывное число, второе -..
Регрессия в Tensorflow v1 и v2
Продолжая предыдущую статью, в этой статье мы рассмотрим линейную и логистическую регрессию с помощью Tensorflow и прольем свет на основные различия между версиями 1 и 2. Прежде чем мы начнем, было бы неплохо немного обсудить фреймворк. Tensorflow был создан исследователями из Google как программная библиотека с открытым исходным кодом для Machine Intelligence f или производства и исследований. В настоящее время более зрелая версия называется сквозной платформой машинного..
Что такое логистическая регрессия?
РУКОВОДСТВО ПО ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ Что такое логистическая регрессия? Раздел 1: Определение модели Что такое алгоритм? Логистическая регрессия (LR) - это алгоритм машинного обучения с учителем . Цель LR - предсказать классификацию выборки запроса (например, да / нет). Он предсказывает вероятность (от 0 до 1) действия, используя помеченные входные данные с помощью сигмоидной функции. Чтобы определить результат класса, значение порога выбирается в качестве..
Логистическая регрессия с использованием Python с использованием функции оптимизации
Научитесь кодировать алгоритм логистической регрессии на Python для выполнения двоичной классификации Логистическая регрессия - мощный инструмент классификации. Его можно применять только в том случае, если зависимая переменная категориальна. Есть несколько способов реализовать это. Сегодня я объясню простой способ выполнить двоичную классификацию. Я буду использовать функцию оптимизации, доступную в Python. Понятия и формулы Логистическая регрессия использует сигмовидную..
Расширение аудитории для получения денежных авансов с помощью машинного обучения
Помощь миллионам американцев «Бригитта» до следующей зарплаты Этот блог был написан Брайаном Конзманом SJ, Ники (Никола) Корнблутом, Кристиной Мокус, Брайаном Нордиком, Нилом Таном и Тианьяном Вангом в рамках курса «Аналитика в действии» в Columbia Business School. Приблизительно 100 миллионов американцев живут от зарплаты до зарплаты; Каждый год более 40 миллионов платят комиссию за овердрафт, чтобы сводить концы с концами . К сожалению, большинство финансовых институтов не..
Проект машинного обучения 10 - Предскажите, какие клиенты купили iPhone
На данный момент мы завершили 9 проектов, охватывающих различные типы регрессий. # 100DaysOfMLCode # 100ProjectsInML Регрессия включает прогнозирование непрерывной выходной переменной или количества. Примеры моделирования с прогнозированием регрессии включают в себя: Прогнозирование заработной платы сотрудника с учетом его многолетнего опыта. Прогнозирование стоимости дома с учетом города и количества спален. Прогнозирование продаж бизнеса с учетом маркетингового бюджета...