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数据挖掘复习笔记04.4分类问题之LogisticRegression

作者：mobiledu2502930087 | 来源：互联网 | 2024-09-25 19:02

分类问题之LogisticRegression线性回归简介线性模型向量形式可解释性w可以理解为特征的权重目标对数几率回归,LogisticRegression训练过程(梯度下降)分

分类问题之 Logistic Regression

线性回归简介

线性模型
向量形式
可解释性
w 可以理解为特征的权重
目标

对数几率回归, Logistic Regression

训练过程(梯度下降)
分类预测步骤
P(Y=1|x) = e^z / (1 + e^z) P(Y=0|x) = 1 / (1 + e^z) z = wx

正则化

《数据挖掘复习笔记---04.4分类问题之 Logistic Regression》

与 Naive Bayes 的区别

NB 假设特征相互独立
LR 是线性分类器
训练方式不一样

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mobiledu2502930087

这个家伙很懒，什么也没留下！

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