logistic_regression

【文件属性】：
文件名称：logistic_regression
文件大小：62KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-05 00:48:08
JupyterNotebook logistic_regression 回归处理预测模型技术。 它显示了独立变量（也称为预测变量）或因变量或目标值之间的关系。 当输出为分类格式（例如yes / no，1或0，true或false，高或低）时，将进行逻辑回归。 与线性回归一样，我们获得的输出值在较大范围内，但对于分类输出，其输出值应介于1到0之间，因此，线性回归曲线应限制在1到o之间，这是使用逻辑回归执行的，为此，我们使用asigmod功能。 阈值的概念：用于确定输出值（在o和1之间）是否四舍五入以给出输出为0（低）还是1（高）。 阈值（0.5）和1之间的输出值四舍五入为1，低于阈值的值四舍五入为0。 对数似然的概念：使用线性回归的概念： 将上述值放在S型方程中： 现在，通过从伯纳利的特征中获得启发，我们找到了对数似然函数并将其微分，从而找到了梯度上升更新方程。 因此，可能性定义为： 对数似然变为：

【文件预览】：
logistic_regression-main
----readme.docx(16KB)
----logistic regression_code.ipynb(107KB)
----README.md(1KB)