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標(biāo)簽 > logistic
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掌握logistic regression模型,有必要先了解線性回歸模型和梯度下降法
先回想一下線性回歸,線性回歸模型幫助我們用最簡(jiǎn)單的線性方程實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的擬合,然而,這只能完成回歸任務(wù),無法完成分類任務(wù),那么 logistics re...
基于條件概率分類的兩種模型算法:logistic回歸模型與最大熵模型。
由第一節(jié)我們知道,熵是描述事物不確定性的指標(biāo)。我們將熵的這一性質(zhì)應(yīng)用在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域,當(dāng)信號(hào)包含了較強(qiáng)的隨機(jī)噪聲時(shí)或被噪聲完全掩蓋時(shí),信號(hào)的隨機(jī)性大大的增...
2019-04-13 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic 7060 0
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之logistic回歸
logistic回歸是一種廣義的線性回歸,通過構(gòu)造回歸函數(shù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)分類或者預(yù)測(cè)。 原理 上一文簡(jiǎn)單介紹了線性回歸,與邏輯回歸的原理是類似的。...
2020-09-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic線性回歸 2307 0
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