Публикации по теме 'logistic-regression'


Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN)
Введение Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных. Модели машинного обучения используются для прогнозирования, классификации данных и выявления закономерностей в данных. Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN) — это три распространенных алгоритма машинного обучения, которые используются в различных областях. В этой статье мы подробно обсудим..
Алгоритм логистической регрессии с нуля с помощью Python
Существует множество пакетов и фреймворков для машинного обучения, которые помогают вам обучать вашу модель, но они не показывают, что происходит за сценой, что происходит с вашими данными на каждом этапе и какие математические расчеты используются, поэтому для этой цели в этой статье я собираюсь реализовать алгоритм логистической регрессии с нуля без какой-либо основы. набор данных, который я собираюсь использовать, — это набор данных цветка ириса, который вы можете найти здесь ...
Логистическая регрессия — Пошаговая глубокая интуиция
«Логистическая регрессия: когда шансы встречаются с данными, превращая вероятности в решения». Если вы не знакомы с линейной регрессией, сначала разберитесь с линейной регрессией: прочитайте статью Логистическая регрессия — это тип контролируемого машинного обучения. Его также называют логит-регрессией . Важно отметить, что логистическая регрессия — это не алгоритм регрессии , а скорее алгоритм обучения классификации. Хотя это называется регрессией, это связано с тем, что..
Логистическая регрессия: машинное обучение на Python
Узнать, произойдет ли что-то - еще одна дилемма, с которой мы сталкиваемся каждый день. Мы все время сталкиваемся с вопросом «да» или «нет». Исследователи в области машинного обучения не исключены. В машинном обучении ответ на этот вопрос о вероятности возникновения события решается с помощью логистической регрессии. Хотя это называется «регрессией», логистическая регрессия - это алгоритм, созданный для решения проблем классификации. Математика логистической регрессии В..
Введение в отличные модели
Чтобы работать с отличными моделями, вам нужны отличные инструменты и видение. Но не фотоаппарат… Вам нужно что-то более практическое Я только что завершил свой первый портфельный проект по программе Data Science. Это было непросто, но мои способности постепенно становятся все лучше и лучше. Получение ежедневных знаний о Data Science было поучительным. Я все больше и больше понимаю этот новый язык. Я использовал модели логистической регрессии, деревьев решений и случайного..
Вы страдаете от диабета? Классификация пациента как больного диабетом или без использования R и логистической регрессии
База данных диабета индейцев пима Набор данных Диабет индейцев пима состоит из восьми медицинских предикторов (независимых) переменных и одной выходной (зависимой) переменной — переменной Исход (которая является бинарной по своей природе). Восемь независимых переменных включают уровень ИМТ пациента, уровень инсулина, уровень концентрации глюкозы, возраст и многое другое. Цель набора данных из 1700 строк — предсказать, есть ли у пациента диабет или нет, и он является надежным по..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия в основном используется для задач контролируемой классификации, когда целевое значение (выход) принимает дискретные значения, которые могут быть биномиальными (только два типа, такие как 0/1, Да/Нет), полиномиальными (3 или более 3 типов) и порядковыми (упорядоченными). категории). В линейной регрессии выход представляет собой взвешенную сумму входных данных. Логистическая регрессия — это обобщенная линейная регрессия в том смысле, что мы не выводим взвешенную..