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