Публикации по теме 'logistic-regression'
Прогнозировать рейтинги продуктов Amazon на основе отзывов клиентов с помощью машинного обучения.
Ценность для бизнеса
Этот проект направлен на анализ отзывов покупателей о бытовой электронике , продаваемой Amazon. Наше решение для интеллектуального анализа данных позволит Amazon прогнозировать рейтинг этих продуктов на основе отзывов клиентов, что может быть полезно Amazon для улучшения поисковой системы для этих продуктов, увеличения доходов от маркетинга и разработать пользовательский интерфейс поиска . Кроме того, анализ может дать информацию о размещении продукта,..
Основы TensorFlow
За последние пару лет Google сделал глубокое обучение действенным, используя отличный фреймворк под названием TensorFlow. В этой статье мы собираемся изучить основы TensorFlow. В следующем разделе мы обсудим, как построить модель логистической регрессии с помощью TensorFlow.
Введение в TensorFlow:
Начнем с определения того, что такое TensorFlow. С точки зрения непрофессионала, «тензор» означает многомерный массив, а «поток» означает граф операций. Многомерный массив может быть..
Персонализированная диагностика рака
«После секвенирования раковая опухоль может иметь тысячи генетических мутаций. Но проблема состоит в том, чтобы отличить мутации, которые способствуют росту опухоли (драйверы), от нейтральных мутаций (пассажиры).
В настоящее время интерпретация генетических мутаций выполняется вручную. Это очень трудоемкая задача, когда клинический патолог должен вручную проверять и классифицировать каждую генетическую мутацию на основе данных из текстовой клинической литературы. Нам нужна ваша..
Начало работы с алгоритмами машинного обучения Линейная и логистическая регрессия
Линейная и логистическая регрессии являются частью контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые используют размеченные данные для прогнозирования. Основное различие между обоими алгоритмами заключается в том, что линейная регрессия используется для прогнозирования, если зависимая выходная переменная является непрерывной, а логистическая регрессия преимущественно используется для алгоритма классификации (когда выходная зависимая переменная является категориальной). Хотя..
Классификация логистической регрессии | Математика
Глубокое понимание логистической регрессии, включая математику, участвующую в ней.
Привет ребята!!!
До сих пор мы обсуждали технику регрессии . Теперь давайте посмотрим на второй важный алгоритм обучения с учителем, то есть на классификацию.
Можно ли решить проблемы классификации с помощью линейной регрессии? Почему логистическая регрессия - это метод классификации, все еще называемый регрессией? Эти вопросы вместе с описанием логистической регрессии будут рассмотрены в этом..
Вопросы по теме 'logistic-regression'
Логистическая регрессия Vowpal Wabbit
Я выполняю логистическую регрессию, используя Vowpal Wabbit для набора данных с 25 функциями и 48 миллионами экземпляров. У меня вопрос по текущим прогнозным значениям. Должно ли оно быть в пределах 0 или 1.
average since example...
21.12.2023
model.predictProbabilities() для логистической регрессии в Spark?
Я запускаю многоклассовую логистическую регрессию (с LBFGS) со Spark 1.6.
учитывая x и возможные метки {1.0,2.0,3.0} , окончательная модель будет только выводить лучший прогноз, скажем, 2.0 .
Если мне интересно узнать, какой прогноз...
07.01.2024
График логистической регрессии в R дает прямую линию вместо S-образной кривой.
Я рисовал результаты логистической регрессии, но вместо ожидаемой S-образной кривой получил вот такую прямую:
Это был код, который я использовал:
Я создал диапазон данных из исходной оси X, преобразовал их во фрейм данных, а затем...
12.01.2024
Как добавить метки в процедуру логистической регрессии SAS
Я ищу способ добавить метки к предикторам в процедуре логистической регрессии (она же proc logistic), чтобы в результате я мог читать метки вместо сокращений предикторов.
Я попытался добавить метки на этапе данных, а затем использовать набор данных...
08.01.2024
Построение прогнозируемой вероятности из модели логистической регрессии в R
Я новичок в R, пытаясь построить модель логистической регрессии для построения набора данных. Предполагается, что модель предсказывает событие первичного исхода, используя переменные rand_arm, пол и SES.
model2 <- glm(prim_outcome ~ rand_arm +...
06.12.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..