Bölüm

Makine Öğrenmesi Sınıflandırması için Lojistik Regresyonu Anlama (Bölüm 14 / 17) | Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenmesi

örneklerini şununla değiştirin: Bea Stollnitz

Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenmesi

Microsoft'un Baş Bulut Danışmanı Bea Stollnitz tarafından sunulan başka bir içgörü videosuna hoş geldiniz. Bu videoda lojistik regresyon dünyasına göz atacak, doğrusal regresyonla karşılaştırmasını öğrenecek ve kabak veri kümemize 🎃 karşı nasıl daha iyi tahminlerde bulunabileceği de dahil olmak üzere sınıflandırma görevlerinde uygulamalarını keşfedeceğiz.

Öğrenecekleriniz:

  • Doğrusal ve lojistik regresyon arasındaki fark
  • İkili lojistik regresyon ve sigmoid işlevinin kullanımı
  • Çok terimli ve sıralı lojistik regresyon

Lojistik regresyonun büyüleyici dünyasını çözen Bea'ya katılın ve sınıflandırma sorunlarında nasıl kullanabileceğini öğrenin. Bu video, regresyon tekniklerini daha iyi anlamak ve makine öğrenmesi beceri kümesini geliştirmek isteyenler için mükemmeldir.

Öğrendiğiniz teoriyi uygulamak için kod yazacağınız bu serideki bir sonraki video için bizi izlemeye devam edin. Orada görüşürüz!

Chapters

  • 00:00 - Giriş
  • 00:37 - Doğrusal regresyon ile ikili lojistik regresyon karşılaştırması
  • 01:23 - Eşik değerleri
  • 01:53 - Balkabağı renkleri için lojistik regresyon
  • 02:20 - Çok terimli ve sıralı lojistik regresyon

Bağlan

Azure Machine Learning
Python