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简述逻辑回归算法原理
逻辑回归原理
答:
逻辑回归就是这样的一个过程:
面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数
,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)回归模型中,y是一个定性...
如何最简单、通俗地理解
逻辑回归算法
?
答:
逻辑回归虽然简单,但背后的理论深厚。它不仅是线性回归的延伸,还在正则化上处理过拟合问题
。对于数据科学爱好者,逻辑回归是入门和深入学习的绝佳起点。继续在数据科学的征途中探索,你会发现更多算法的奥秘。
逻辑回归
、决策树、支持向量机
算法
三巨头
答:
决策树。刚才说的是
逻辑回归
是一条直到不能再直的直线或者平面,那么决策树就是一条会拐弯,但是不能有角度的,永远直行或者90度拐的直线或者面,看下图,你可以理解为决策树就是一条贪吃蛇,他的目标就是把好坏客户分的很清晰明了,要是贪吃蛇过分的贪吃就会造成过拟合,那么过拟合是啥,就是你问你...
逻辑回归算法原理
是什么?
答:
逻辑回归就是这样的一个过程:
面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数
,测试验证这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)。回归模型中,y是一个定性变量,...
逻辑回归算法
答:
逻辑回归算法:深入理解与应用 逻辑回归,作为数据科学领域的一项基石技术,
其核心理念是通过伯努利分布的假设,结合梯度下降法,将数据有效地二分类
。它起源于简单的二分类问题,通过sigmoid函数,这个连续且可导的S形函数,替代了非连续的阶跃函数,便于后续的迭代优化和导数计算。sigmoid函数,也被称为逻辑...
机器学习故事汇-
逻辑回归算法
答:
在机器学习中无论是
算法
的推导还是实际的应用一直有这样的一种思想,如果一个问题能用简单的算法去解决那么绝对没必要去套用复杂的模型。在
逻辑回归
中最核心的概念就是Sigmoid函数了,首先我们先来观察一下它的自变量取值范围以及值域,自变量可以是任何实数(这没啥特别的!)但是我们观察值域的范围是[0,1...
机器学习有几种
算法
?
答:
1. 线性回归 工作
原理
:该
算法
可以按其权重可视化。但问题是,当你无法真正衡量它时,必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析,可以获取一个结果。2.
逻辑回归
根据一组独立变量,估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类...
机器学习的方法之
回归算法
答:
一般来说,
回归算法
是机器学习中第一个要学习的算法。具体的原因,第一就是回归算法比较简单,可以让人直接从统计学过渡到机器学习中。第二就是回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习其他的算法。而回归算法有两个重要的子类:即线性回归和
逻辑回归
。那么
什么是
线性回归呢?其实...
逻辑回归
包括什么
答:
再次,参数估计是
逻辑回归
中的重要步骤。一般采用最大似然估计的方法,通过迭代优化
算法
(如梯度下降法)来求解最优参数。这些参数描述了自变量对因变量的影响程度,是模型预测的关键。最后,模型评估是检验逻辑回归模型效果的重要环节。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过这些指标,我们...
人工智能训练常用的方法有哪些
答:
1. 线性回归:线性回归是一种简单但有效的机器学习
算法
,主要用于回归任务。它的目标是找到一条最佳拟合线,能够尽可能地接近数据点。这条直线可以通过最小化误差平方和来确定,用于预测自变量和因变量之间的关系。2.
逻辑回归
:逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。与线性回归不同,逻辑回归的结果...
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