Потеря журнала, также известная как кросс-энтропийная потеря, является часто используемой функцией потерь в машинном обучении и глубоком обучении. Он измеряет несходство между истинной меткой и прогнозируемым распределением вероятностей по всем возможным классам. Цель модели машинного обучения — свести к минимуму потери журнала, а это означает, что она направлена ​​на получение прогнозов, максимально приближенных к истинным меткам. Функция потерь журнала определяется следующим..

История о том, как логистическая регрессия работает внутри. Привет, в этом блоге мы собираемся рассказать об основах математической интуиции для логистической регрессии. Как видно из названия, это метод регрессии, но он вообще используется для задачи классификации (причина, о которой я упомяну позже). Логистическая регрессия в основном используется для работы с двоичной классификацией, когда ваша категориальная переменная имеет два класса (например, 0 или 1). Например, есть ли у..