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100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归
在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，但是会存在很多的缺点，比如稳健性差、准确率低。而逻辑回归对于这样的问题会更加合适。
73460发布于 2019-04-08 - 来自专栏机器学习与统计学
100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理
前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习
39440发布于 2019-04-23 - 来自专栏机器学习与统计学
100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机
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42930发布于 2019-04-23 - 来自专栏机器学习与统计学
100天搞定机器学习|Day11 实现KNN
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49420发布于 2019-04-23 - 来自专栏机器学习与统计学
100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现
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54030发布于 2019-04-23 - 来自专栏机器学习与统计学
100天搞定机器学习|Day7 K-NN
前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 说在前面
44730发布于 2019-04-23 - 来自专栏Java架构师必看
canvas学习笔记（六）—-变形
=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>day4
51220发布于 2021-08-19
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