逻辑回归详解和应用
logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型
价 格免费
优惠活动 无
报班即学,有效期320天
logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘
logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同,都具有 w‘x+b,其中w和b是待求参数,其区别在于他们的因变量不同,多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量,即y =w‘x+b,而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p,p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。
l 适合零基础学人工智能语言的初学者
l 想转行进入人工智能行业的工作人员
l 想要了解人工智能开发的前景人员
如果L是logistic函数,就是logistic回归,如果L是多项式函数就是多项式回归。
01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
02_多项式回归代码_保险案例数据说明
03_相关系数_逻辑回归介绍
04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解
全部
免费试听
章节1
1_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
2_多项式回归代码_保险案例数据说明
3_相关系数_逻辑回归介绍
4_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
5_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
6_逻辑回归多分类转成多个二分类详解
猜您喜欢
DNN深度神经网络手写图片识别
人工智能介绍
分类评估、聚类
卷积神经网络、CNN识别图片
线性回归深入和代码实现
深度学习
Python 核心特性
Python_Django2 框架
北京总部地址:北京市海淀区西三旗街道建材城西路中腾建华商务大厦东侧二层尚学堂
咨询电话:400-009-1906 010-56233821
网站维护:北京尚学堂科技有限公司昌平分公司
Copyright 2007-2019 北京尚学堂科技有限公司 京ICP备13018289号-1 京公网安备11010802015183