Epizoda

Vysvětlení logistické regrese pro klasifikaci strojového Učení (část 14 z 17) | Strojové Učení pro začátečníky

with Bea Stollnitz

Strojové Učení pro začátečníky

Vítejte v dalším přehledovém videu, které prezentuje Bea Stollnitz, hlavní poradce pro cloud v Microsoftu. V tomto videu se podíváme na svět logistické regrese, zjistíme, jak se porovnává s lineární regresí, a prozkoumáme své aplikace v klasifikačních úkolech, včetně toho, jak může zlepšit předpovědi proti naší dýňové datové sadě 🎃 .

Naučíte se:

  • Rozdíl mezi lineární a logistickou regresí
  • Binární logistická regrese a použití funkce sigmoid
  • Multinomická a řadová logistická regrese

Připojte se k Bee, když rozkryje fascinující svět logistické regrese a dozvíte se, jak se dá využít při klasifikačních problémech. Toto video je ideální pro ty, kteří chtějí rozšířit své znalosti regresních technik a vylepšit sadu dovedností strojového učení.

Sledujte další video v této sérii, kde budete psát kód pro použití teorie, kterou jste se naučili. Uvidíte se tam!

Chapters

  • 00:00 - Úvod
  • 00:37 - Lineární regrese vs binární logistická regrese
  • 01:23 - Prahové hodnoty
  • 01:53 - Logistická regrese pro dýňové barvy
  • 02:20 - Multinomická a řadová logistická regrese

Propojit

Azure Machine Learning
Python