[machine learning] logistic回归
利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。本章简单介绍了基本的梯度上升法和随机梯度上升法。logistic回归的优点是计算代价不高，易于理解和实现。缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。 一。logistic回归的一般过程： 收集数据——准备数据（数值型）——分析数据（任意方法）——训练算法（找到最佳的回归系数）——测试算法——使用算法。 二
相关文章
- 1. Machine Learning by Andrew Ng (3) -- Logistic回归
- 2. Machine Learning——Logistic Regression(逻辑回归)
- 3. [Machine Learning] 回归（Regression）
- 4. Machine Learning in Action -- 树回归
- 5. Machine Learning-L6-逻辑回归
- 6. Machine Learning in Action -- 回归
- 7. 《machine learning》6逻辑回归
- 8. Interpretable Machine Learning线性回归
- 9. Machine Learning — 线性回归
- 10. [Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 六——Logistic 回归
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • Scala 递归函数 - Scala教程
- • 算法总结-回溯法
- • 算法总结-归并排序
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Machine Learning by Andrew Ng (3) -- Logistic回归
- 2. Machine Learning——Logistic Regression(逻辑回归)
- 3. [Machine Learning] 回归（Regression）
- 4. Machine Learning in Action -- 树回归
- 5. Machine Learning-L6-逻辑回归
- 6. Machine Learning in Action -- 回归
- 7. 《machine learning》6逻辑回归
- 8. Interpretable Machine Learning线性回归
- 9. Machine Learning — 线性回归
- 10. [Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 六——Logistic 回归