2.逻辑回归算法梳理

决策树算法梳理 一.信息论基础 1.熵(信息论) 2.联合熵 3.条件熵 4.信息增益 5.基尼不纯度 二.逻辑回归的原理 三.逻辑回归损失函数推导及优化 1.损失函数 2.代价函数 3.目标函数 四.正则化与模型评估指标 1.正则化 2.评估指标 (1).精度 (accuracy) (2).F1 score (3).ROC 曲线 五.逻辑回归的优缺点 六.样本不均衡问题解决办法 七.sklear

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