”逻辑回归“ 的搜索结果

     逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习方法。它是一种基于概率思想的预测分析技术。分类算法 Logistic 回归用于预测分类因变量的似然性。逻辑回归中的因变量是二进制变量,数据编码为 1(是、真、正常、成功等)...

     二分类问题是指将数据集划分为两个互斥的类别,常用的标记为正例(Positive)和反例(Negative)。例如,判断一封电子邮件是否为垃圾邮件、预测肿瘤是良性还是恶性等问题都可以归结为二分类问题。

     线性回归是一种统计分析方法,它利用数理统计中的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。这种分析方法在生活中有着广泛的应用场景,如经济学、市场营销、医学研究、教育评估以及人力资源管理等。其...

     逻辑回归是用来解决分类问题用的,与线性回归不同的是,逻辑回归输出的不是具体的值,而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 构造hypothesis 逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程...

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