Публикации по теме 'logistic-regression'
Логистическая регрессия продолжается…
Ранее мы познакомились с основами логистической регрессии, поэтому теперь мы увидим, почему логистическая регрессия помогает с конкретным типом проблем, где выход является фактором, т. е. 1 или 0, True или False и т. д.
Мы знаем, что сигмовидная функция
и заговор это выглядит,
в логистической регрессии мы хотим, чтобы наш результат был в [0,1].
So,
Берем теперь производную функции g(z):
Тогда функция потерь может быть такой:
Функция стоимости для..
Использование TensorFlow для логистической регрессии в наборе данных Titanic
Введение
Набор данных Titanic — это широко используемый набор данных для новичков в области машинного обучения, поскольку он предоставляет прекрасную возможность попрактиковаться в различных методах классификации, таких как логистическая регрессия. В этой статье показано, как использовать TensorFlow для реализации логистической регрессии для набора данных Titanic.
Загрузка и предварительная обработка набора данных
Во-первых, мы импортируем необходимые библиотеки и загружаем набор..
Линейная / логистическая регрессия
вступление
Прогностическое моделирование на основе данных, имеющихся в электронных таблицах, в отличие от визуальных или акустических данных, обычно дает один из двух желаемых результатов: прогнозирование числового значения или категории. Первая называется проблемой регрессии, а вторая - классификацией. Хотя множество довольно сложных алгоритмов могут решить проблемы, упомянутые выше, немногие из них столь же надежны и просты в использовании, как линейная и логистическая регрессия. Эта..
Все, что вам нужно знать о логистической регрессии
В статистике логистическая регрессия — это прогностический анализ, используемый для целей классификации. Он оценивает вероятность наступления того или иного события. Например, вы можете использовать логистическую регрессию, чтобы предсказать, уйдет ли клиент или нет.
Логистическая регрессия — это тип регрессионного анализа, в котором зависимая переменная носит категориальный характер. Это означает, что он может принимать только два значения, например 1 или 0, Да или Нет и Истина или..
IPL Win Prediction ML Project - классификационное решение проблемы регрессии
Я знаю, что название этого блога звучит немного абсурдно, но на самом деле это так. Сегодня я буду делать проект End to End ML, в котором мы будем прогнозировать вероятность победы в процентах для обеих команд, играющих.
Сначала это кажется проблемой регрессии, но на самом деле мы будем использовать для этого модели классификации, поскольку у нас есть определенные модели классификации ML, которые также сообщают вам вероятность предсказанного результата.
Весь код, написанный в этом..
Как настроить среду Python для ML
Краткое введение в настройку среды для машинного обучения в python
Обзор
Вокруг машинного обучения много шумихи, но довольно часто мы сталкиваемся с трудностями при выборе того, какой инструмент использовать, какие библиотеки установить и так далее. Это руководство о том, как настроить среду для машинного обучения в Python для начинающих. Здесь не рассматривается подробно ML, а основное внимание уделяется первому этапу подготовки рабочей среды.
Мы установим Anaconda : платформу..
Частые вопросы интервью по логистической регрессии
Q1. Что такое логистическая регрессия и чем она отличается от линейной регрессии?
Ответ Логистическая регрессия — это статистический метод моделирования взаимосвязи между бинарной зависимой переменной (выходными данными) и одной или несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы предсказать вероятность того, что зависимая переменная будет иметь определенное значение (обычно 0 или 1) на основе значений независимых переменных.
В логистической регрессии зависимая..
