Публикации по теме 'logistic-regression'


Прогноз наводнений с использованием штата Керала с использованием машинного обучения
Индия является страной в мире, которая ежегодно переживает самые катастрофические наводнения. В больших городах обычно происходит заболачивание в низменных районах. Кроме того, в увеличении заболачивания виноваты несколько важных факторов, включая поверхностный сток, относительную высоту и недостаточный путь для выхода воды. Прогнозирование наводнений очень важно. В Индии наводнение представляет собой серьезное бедствие, наносящее серьезный ущерб всей биосфере. Для прогнозирования и..
Перекрестная проверка в машинном обучении - учебник Handson в python
Перекрестная проверка — это широко используемый метод машинного обучения для оценки производительности модели и выбора гиперпараметров. Он включает в себя разделение доступных данных на несколько складок, обучение модели на некоторых складках и оценку ее на оставшихся складках. Этот процесс повторяется несколько раз с использованием различных комбинаций складок для обучения и оценки, чтобы получить надежную оценку производительности модели. В этом руководстве мы рассмотрим основы..
Обзор концепций AI и ML
Часть-1 Машинное обучение , Обработка естественного языка , Глубокое обучение и Искусственный интеллект в последние годы привлекали большое внимание. Как они работают? Все то же самое? Что отличает их друг от друга? Фраза Искусственный интеллект , дисциплина информатики, впервые была использована в 1956 году американским ученым по имени Джон Маккарти. Способность машины мыслить и учиться известна как искусственный интеллект (ИИ). Цель искусственного интеллекта —..
Логистическая регрессия с PyTorch
В этом руководстве мы узнаем о PyTorch и о том, как обучить модель логистической регрессии с использованием библиотеки PyTorch. ВВЕДЕНИЕ Логистическая регрессия — это популярный алгоритм машинного обучения, используемый для задач бинарной классификации. Это тип регрессионного анализа, в котором переменная отклика носит категориальный характер с двумя возможными результатами, обычно представленными как «0» и «1». Основная цель логистической регрессии состоит в том, чтобы предсказать..
Линейная и логистическая регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Цель линейной регрессии состоит в том, чтобы найти линию наилучшего соответствия, то есть линию, которая максимально точно описывает взаимосвязь между переменными. В линейной регрессии зависимая переменная непрерывна и может принимать любое значение в пределах определенного диапазона…
Достаточно ли хороша логистическая регрессия?
Логистическая регрессия – это пример контролируемого обучения. В этой статье мы отправим вас в увлекательное путешествие в мир логистической регрессии, где вы узнаете, что это такое, изучите ее основные типы, сравните ее с линейной регрессией, сбалансируете ее преимущества и недостатки и узнаете о ее преимуществах. реальные приложения. Приготовьтесь раскрыть всю мощь логистической регрессии и отправиться в захватывающее путешествие за знаниями, основанными на данных!» Что такое..
Невидимое и глубокое понимание логистической регрессии
Здравствуйте, меня зовут Маюр Гаргаде, я работаю специалистом по данным в VisionNLP https://medium.com/visionnlp Чтобы понять алгоритм логистической регрессии , вам потребуются некоторые сведения о модели линейной регрессии, которая является первой моделью, используемой для выполнения задач машинного обучения. Пожалуйста, прочтите мой предыдущий блог линейная регрессия . Как мы обсуждали в предыдущем блоге, линейная регрессия в основном используется для анализа данных, где наша..