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逻辑回归与神经网络区别
深度学习中 logits 名称的由来
答:
那个源于逻辑回归的公式,正是这种转变的桥梁,将线性模型的分析技巧延伸到了随机变量的概率探讨。因此,当你深入理解logits,就是在探索一个连接
逻辑回归与神经网络
的数学纽带,一个隐藏在概率计算背后的科学秘密。这就是logits,它在深度学习的舞台上,扮演着将可能性转化为确定性的关键角色。
神经网络
是
回归
算法还是分类算法
答:
是属于分类算法的
关于机器学习应用不得不思考哪些问题?
答:
让我们具体看一个例子。图4房价的例子 拿国民话题的房子来说。现在我手里有一栋房子需要售卖,我应该给它标上多大的价格?房子的面积是100平方米,价格是100万,120万,还是140万?很显然,我希望获得房价与面积的某种规律。那么我该如何获得这个规律?用报纸上的房价平均数据么?还是参考别人面积相似的...
线性
回归
有几种?
区别
是什么?
答:
线性
回归和逻辑回归
的
区别
:性质
不同
、应用不同。一、性质不同。1、逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同。1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性...
Cox
回归和逻辑回归
有什么
不同
?
答:
Cox
回归和逻辑回归
是两种
不同
的统计分析方法,最主要的
区别
在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二分类问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
逻辑回归和
线性回归的
区别
是什么?
答:
一、性质
不同
1、
逻辑回归
:是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同 1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性回归:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域...
cox
回归和
logic
回归区别
答:
Cox
回归和逻辑回归
是两种
不同
的统计分析方法,最主要的
区别
在于他们研究的因变量类型和目标。Cox回归用于生存分析,而逻辑回归则用于二分类问题。1. Cox回归:Cox回归,也称为比例风险模型或Cox比例风险模型,是一种用于生存分析的统计方法。生存分析是一种统计方法,用于研究在某种事件发生前个体的“生存”...
逻辑回归
解决的是什么问题
答:
在研究X对于Y的影响关系时,如果Y为定类数据,比如是否愿意购买,是否愿意推荐,出行方式偏好,总统候选人选择偏好等。当Y为定类数据时,则应该使用
Logistic回归
分析,而具体来看,
logistic回归
可以划分为二元logistic回归分析,或者多分类logistic回归分析。二者即有相同之处,也有
不同
的地方。主要
区别
在于Y的...
究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能
答:
1.线性回归。2.
逻辑回归
。3.决策树。4.支持向量机。5.贝叶斯模型。6.正则化模型。7.模型集成(ensemble)。8.
神经网络
。这些预测模型中的每一个都基于特定的算法结构,参数都是可调的。训练预测模型涉及以下步骤:1. 选择一个模型结构(例如逻辑回归,随机森林等)。2. 用训练数据(输入和输出)...
线性
回归和逻辑回归
有什么
区别
吗?
答:
线性
回归和逻辑回归
的
区别
:性质
不同
、应用不同。一、性质不同。1、逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同。1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性...
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