Логистическая регрессия — объяснение скачать в хорошем качестве

Логистическая регрессия — объяснение

Логистическая регрессия — один из важнейших алгоритмов машинного обучения для задач бинарной классификации. В этом видео объясняется, как логистическая регрессия использует сигмоидную функцию для прогнозирования вероятностей от 0 до 1, почему линейная регрессия не подходит для классификации, как параметры модели влияют на границы принятия решений и как метод максимального правдоподобия используется для построения оптимальной кривой для реальных задач классификации. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Матрица Гессе:    • The Hessian Matrix - Explained   Матрица Якоби:    • The Jacobian Matrix - Explained   Байесовская оптимизация:    • Bayesian Optimization   Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска:    • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran...   Трюк с ядром:    • The Kernel Trick   Кросс-энтропия - объяснение:    • Cross-Entropy - Explained   Отсеивание (Dropout) - объяснение:    • Dropout in Neural Networks - Explained   Переобучение против недообучения:    • Overfitting vs Underfitting - Explained   Почему модели переобучаются и недообучаются - компромисс между смещением и дисперсией:    • Bias-Variance Trade-off - Explained   Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия:    • Least Squares vs Maximum Likelihood   Содержание ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 00:00 - Введение 00:29 - Почему не линейная регрессия 01:16 - Сигмоидная функция функция 02:00 - Логистическая модель 02:31 - Подгонка кривой 03:05 - Многомерная логика 03:36 - Резюме 03:58 - Заключение Подписывайтесь на меня ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   👔 Linkedin:   / datamlistic   Канал Поддержка ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #машинноеобучение #логистическаярегрессия #наукаданта #классификация #искусственныйинтеллект