逻辑回归

  • 麻省理工机器学习导论课程 | 逻辑回归(对数几率回归)

    麻省理工机器学习导论课程介绍了逻辑回归和梯度下降算法。逻辑回归是一种分类算法,用于预测二元变量。通过应用sigmoid函数,我们可以将逻辑回归的输出限制在0和1之间。梯度下降算法用于最小化损失函数,找到最优的模型参数。在逻辑回归中,我们还可以添加正则化项来惩罚过于复杂的模型。通过使用梯度下降算法,我们可以逐步优化模型参数,使其更好地拟合数据。 逻辑回归算法介…

    2024年3月15日
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  • 斯坦福CS229 | 局部加权和逻辑回归

    斯坦福CS229介绍了局部加权和逻辑回归算法。它解释了如何使用局部加权回归来适应非线性函数,并介绍了逻辑回归的概念和用途。视频中还提到了牛顿法作为一种优化算法,可以用来最大化似然函数。牛顿法收敛速度快,但在参数较多时计算成本较高。 局部加权和逻辑回归:斯坦福CS229中讲到了局部加权回归,它是一种修改线性回归的方法,使其适应非线性函数。视频还提到了特征选择算…

    2024年3月14日
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