机器学习——逻辑回归 2024-07-06 算法, 机器学习, 人工智能, 逻辑回归, 数据挖掘 68人 已看 逻辑回归是一个二分类算法，本文主要介绍了逻辑回归流程以及逻辑回归的损失评估，报考精确率和召回率，F1-score,ROC曲线和AUC指标，最后以癌症预测为案例并查看各种评估指标。
逻辑回归（Logistic Regression）及其在机器学习中的应用 2024-06-21 算法, 机器学习, 人工智能, 逻辑回归, 数据挖掘 38人 已看 逻辑回归是一种广泛应用于机器学习和数据分析领域的分类算法，特别适用于二分类问题。尽管名字中包含“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类方法，它通过对数据进行线性回归分析，并使用一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性回归的连续输出转换为二分类问题所需的概率值。
【逻辑回归】Logistic Regression逻辑回归模型学习笔记 2024-06-02 算法, 学习, 笔记, 机器学习, 逻辑回归 16人 已看 线性回归模型，广义线性回归模型，逻辑函数，逻辑回归模型的损失函数，逻辑回归模型的优缺点，逻辑回归与线性回归的区别，逻辑回归的sklearn实现，逻辑回归的单层线性神经网络实现
06.逻辑回归 2024-05-21 算法, 机器学习, 人工智能, 逻辑回归, 数据挖掘 17人 已看 可以通过线性变换到另一个线性空间中，重新定义特征向量。也称linear model。做不了，因为边界是一条直线。假设样本符合高斯分布。减少参数，降低过拟合。
Python实战开发及案例分析（18）—— 逻辑回归 2024-05-12 算法, 机器学习, 人工智能, 逻辑回归, 数据挖掘 13人 已看 逻辑回归是一种广泛用于分类任务的统计模型，尤其是用于二分类问题。在逻辑回归中，我们预测的是观测值属于某个类别的概率，这通过逻辑函数（或称sigmoid函数）来实现，该函数能将任意值压缩到0和1之间。
