• 标签: 逻辑回归 共 35 个结果.

  • 黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性

    作者：Samuele Mazzanti 编译：ronghuaiyang 导读： 如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP 值是一个很好的工具，但是 SHAP 值不是很好理解，如果能将 SHAP 值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。 [图片] 在可解释性和高性能之间的永恒的争斗 从事数据科学工作的人 ....

  • AIQ - 从损失函数的角度详解机器学习算法之逻辑回归

    源 | 机器学习算法全栈工程师 ID：Jeemy110 作者：章华燕 逻辑回归详解 分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量 Y 取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量 X 可以是离散的，也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器(cl ....

  • 用Python实现机器学习算法——Logistic 回归算法

    Python被称为是最接近AI的语言。最近一位名叫Anna-LenaPopkes（德国波恩大学计算机科学专业的研究生，主要关注机器学习和神经网络。）的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Pytho...

  • tensorflow基础模型之逻辑回归

    接上一篇tensorflow基础模型之线性回归，这篇是基础模型中的逻辑回归模型。其中数据来自经典的MNIST手写数字数据集。from__future__importprint_functionimpo...

  • 作为数据科学家应该学习的第一件事

    根据30年的商业经验，下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的（非全面的）内容选择。 这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。 我不确定下面这些主题是否在数据营或大学课堂上讨论过。 问题之一是招聘教师的方式。 招聘过程是有利于以学业成就或其“明星”身份而闻名的个人，并且他们倾向于在数十年内反复教导同一事物。 厉害的专业人士对成为老师…
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    机器学习系列（4）：从线性回归到逻辑回归

    这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。
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    【R】如何确定最适合数据集的机器学习算法

    摘要：抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集。你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法，我称…

  • 机器学习第二篇——逻辑回归

    转载自 追梦程序员 公众号 前面介绍了机器学习中最简单的线性回归模型，机器学习第一篇——线性模型。今天，我们就来看看传说中的逻辑回归（logistic regression）。 大家首先想一想，如果我们想要用已求得的线性模型来完成对样本的二分类，一个最简单的做法如下。 这样虽然可以完成对数据样本的分 ....

  • 谁在人肉搜索？网络人肉搜索主体的Logistic回归模型分析

    从2006年起，人肉搜索发生频次迅速上升，影响力也迅速扩大，人肉搜索日益成为一种“症候式”的网络现象。
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    数据嗨客|第10期：模型选择与评价

    机器学习中存在各种不同的分类模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。评估不同分类模型性能的方法是相通的。
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    数据嗨客|第4期：逻辑回归

    逻辑回归，也称LogisticRegression,主要区别于一般的线性回归模型。
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    世界杯要来了，AI预测冠军哪家强？

    2002、2006、2010、2014 年的冠军得主分别为巴西、意大利、西班牙和德国，基本上遵循了“风水轮流转”的规律。现在，每年世界杯上演之前，数据科学家、投行和 AI 研究机构都会出来做一下预测。相比于当年风头大盛但短命的章鱼保罗来说，现在的专家和机构预测世界杯用上了机器学习、大数据等方法，理论上来说预测结果会更加有准头。但是，事实上真是这样吗？
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    机器学习算法的优点和缺点

    从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 …
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    自学成才的数据科学家告诉你：5个学习大数据的正确姿势！

    对于数据科学来说，现在是发展的黄金时期。这是个新领域，但增长迅速，同时数据科学家的缺口也很大，据说他们的平均年薪可以达到10万美元。哪里有高薪，哪里就吸引人们，但是数据科学技能的差距意味着许多人需要努力学习。 第一步当然是询问“我怎么学习数据科学”，这个问题的答案往往是一长串的课程和书籍阅读，从线性代数到统计数据，这几年我也是这样学习过来的。我没有编程背景，…
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    漫谈：机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式和相似性度量方法

    在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0   …
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