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2019年4月25日
机器学习实战之logistic回归分类
摘要: 利用logistic回归进行分类的主要思想:根据现有数据对分类边界建立回归公式,并以此进行分类。 logistic优缺点: 优点:计算代价不高,易于理解和实现。缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。 .适用数据类型:数值型和标称型数据。 sigmoid函数: 梯度上升法: 梯度: 该公式将一直被迭代执
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posted @ 2019-04-25 18:49 强威
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