Свързани публикации 'logistic-regression'
Фиктометър: прост и обясним алгоритъм за анализ на настроението
Способността ни да решаваме НЛП проблеми с помощта на AI алгоритми е напреднала много, но разбирането ни за човешкия език тепърва ще наваксва. Това е така, защото повечето от AI алгоритмите работят като черна кутия и въпреки че знаем архитектурата на модела и всички стойности на параметрите, разгадаването на основните характеристики, които тези алгоритми използват за дадена задача, е много предизвикателство. Но за много практически приложения е необходимо ИИ да бъде обясним, без което тези..
Откриване на злонамерен софтуер въз основа на аномалии — 3
Случайна класификация на горите
Random Forest е един от най-популярните алгоритми за машинно обучение. Не изисква почти никаква подготовка и моделиране на данни, но обикновено води до неточни резултати. Случайните гори са колекции от дървета на решенията, осигуряващи по-добра точност на прогнозиране.
Ето защо се нарича „гора“ — това е основно набор от дървета за вземане на решения. Основната идея е да се развият множество дървета на решения въз основа на независимите подмножества..
Демистифициране на логистичната регресия
Геометрично изследване на логистичната регресия
Логистичната регресия е една от най-популярните техники за класификация . В повечето уроци и статии хората обикновено обясняват вероятностната интерпретация на логистичната регресия. Така че в тази статия ще се опитам да дам геометричната интуиция на логистичната регресия. Темите, които ще разгледам в тази статия —
Геометрична интуиция на логистичната регресия Функция за оптимизация Сигмоидна функция Прекомерно и недостатъчно..
Логистична регресия: вероятностен подход
Логистична регресия: вероятностен подход
Как естествено се оказваме с логистична регресия, когато се опитваме да намерим алгоритъм за двоична класификация?
Когато започнах машинното си обучение, повечето въвеждащи курсове онлайн не предоставиха подходяща обосновка за много въпроси, които имах относно двоичната класификация —
Защо да използвате функцията Sigmoid? Как стигнахме до този алгоритъм?
Това беше нещо, което беше отхвърлено, като се каза, че Sigmoid е начин да..
Логистиката на логистичната регресия
Тази статия представя дълбоко гмуркане в логистичния регресионен модел, който е един от основните модели, използвани за класифициране на данни.
Проблемът с класификацията
Има два широки вида модели на машинно обучение: регресионни модели и класификационни модели. Регресионните модели са тези, които помагат при прогнозирането на някаква непрекъсната променлива, т.е. нещо, което има диапазон от непрекъснати стойности, например: цени на определен продукт или количеството очаквани..
Логистична регресия: -
Логистичната регресия е статистически метод, използван в машинното обучение и изкуствения интелект за анализиране и моделиране на връзката между зависима променлива и една или множество независими променливи. Зависимата променлива в логистичната регресия обикновено е двоична, т.е. приема само две възможни стойности като 0 или 1, вярно или невярно, да или не и т.н.
Логистичната регресия се използва в различни приложения от реалния свят, като кредитен рейтинг, медицинска диагноза,..
Логистична регресия Математически интуиции
Логистичната регресия е контролиран алгоритъм за машинно обучение за създаване на модели, използвани за конвенционални проблеми с двоичната класификация. Дори това в името си казва регресия. Този алгоритъм се използва за обучение на модели за проблеми с класификацията.
Този модел също така разглежда първото представяне на изкуствен неврон, като се има предвид, че неговите работни потоци симулират неврон, където има масив с входните стойности и отклонението, и те са претеглени от..
