Свързани публикации 'logistic-regression'


Прогноза за наводнения с помощта на щата Керала с помощта на машинно обучение
Индия е страната в света, която всяка година преживява най-катастрофалните наводнения. В големите градове ниско разположените райони са местата, където обикновено се случва наводняване. Освен това няколко съществени фактора, включително оттичане на пода, относителна надморска височина и недостатъчен път за изтичане на водата, са виновни за увеличаването на наводняването. Прогнозирането на наводнения е толкова важно. В Индия наводненията са тежко бедствие, което уврежда сериозно цялата..
Кръстосано валидиране в машинно обучение - урочен урок в python
Кръстосаното валидиране е широко използвана техника в машинното обучение за оценка на производителността на модел и избор на хиперпараметри. Това включва разделяне на наличните данни на няколко гънки, обучение на модела върху някои от гънките и оценката му върху останалите гънки. Този процес се повтаря многократно, като се използват различни комбинации от гънки за обучение и оценка, за да се получи стабилна оценка на производителността на модела. В този урок ще разгледаме основите на..
Преглед на концепциите за AI и ML
Част 1 Машинно обучение , Обработка на естествен език , Задълбочено обучение и Изкуственият интелект получиха много внимание през последните години. Как действат? Всичко същото ли е? Какво ги отличава един от друг? Фразата „ Изкуствен интелект “, дисциплина на компютърните науки, е използвана за първи път през 1956 г. от американски компютърен учен на име Джон Маккарти. Способността на машината за мислене и учене е известна като изкуствен интелект (AI). Целта на..
Логистична регресия с PyTorch
В този урок ще научим за PyTorch и как да обучим логистичен регресионен модел с помощта на библиотеката на PyTorch ВЪВЕДЕНИЕ Логистичната регресия е популярен алгоритъм за машинно обучение, използван за проблеми с двоичната класификация. Това е вид регресионен анализ, при който променливата на отговора е категорична по природа, с два възможни изхода, обикновено представяни като „0“ и „1“. Основната цел на логистичната регресия е да се предвиди вероятността за настъпване на събитие, като..
Линейна срещу логистична регресия
Линейната регресия е статистически метод, използван за моделиране на линейната връзка между зависима променлива и една или повече независими променливи. Целта на линейната регресия е да се намери най-подходящата линия, която е линия, която описва връзката между променливите възможно най-точно. При линейната регресия зависимата променлива е непрекъсната и може да приеме произволна стойност в определен диапазон...
Достатъчно добра ли е логистичната регресия?
Логистичната регресия е пример за контролирано обучение. В тази статия ще ви отведем на едно вълнуващо пътешествие в царството на логистичната регресия, където ще научите какво представлява тя, ще разгледате нейните основни типове, ще я сравните с линейната регресия, ще балансирате нейните предимства и недостатъци и ще научите за нейните приложения от реалния свят. Подгответе се да отключите силата на логистичната регресия и пътувайте по едно вълнуващо пътешествие с прозрения,..
Невиждано и задълбочено разбиране на логистичната регресия
Здравейте, аз съм Mayur Gargade, работя като специалист по данни във VisionNLP https://medium.com/visionnlp За да разберете алгоритъма за логистична регресия , ще ви е необходим известен опит в модела на линейна регресия, който е първият модел, използван за изпълнение на задачи за машинно обучение. Моля, прочетете предишния ми блог линейна регресия . Както обсъдихме в предишния блог, линейната регресия се използва главно за анализиране на данни, където нашата променлива на отговор е..