逻辑回归实践总结三

时间 2020-12-30

原文原文链接

LR总结二--特征工程中的几个疑难问题的理解上篇总结使用LR时关于特征工程方面的知识，这篇总结下对其中几个疑难问题的理解。我所面对的任务是训练一个LR模型来预测用户对歌曲的喜爱与否。一、为什么对某些特征进行离散化？有些特征虽然也是数值型，但是其值相加减是没有意义的，也需要转换成离散型。比如说年龄的两个值20和30，在w确定的情况下，x是特征向量，x的年龄特征是20与特征是30时相比，wx的

>>阅读原文<<

1. 逻辑回归总结
2. 线性回归，逻辑回归总结
3. TensorFlow实践（7）——逻辑回归模型
4. 三、线性回归和逻辑回归
5. [机器学习]--逻辑回归总结
6. 对于逻辑回归的总结
7. 机器学习-逻辑回归总结
8. 逻辑回归算法总结
9. 机器学习逻辑回归总结
10. 机器学习——逻辑回归总结
更多相关文章...
• Thymeleaf项目实践 - Thymeleaf 教程
• ASP.NET Razor - C# 逻辑条件 - ASP.NET 教程
• 算法总结-回溯法
• 算法总结-归并排序