代做机器学习的逻辑回归 Logistic Regression for Machine Learning代写

时间:2022-4-5 作者:Assignment4me

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代写机器学习的逻辑回归Logistic Regression for Machine Learning

逻辑回归是一个非常经典的算法,其中也包含了非常多的细节,业内有一个说法:如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型,可以说支持向量机,但千万别说逻辑回归,因为里面需要学习细节真的太多了。逻辑回归虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。逻辑回归的本质是假设数据服从这个分布,然后使用极大似然估计做参数的估计。

逻辑回归是一种监督学习分类算法,用于预测目标变量的概率。目标或因变量的性质是二分的,这意味着只有两种可能的类别。简单地说,因变量本质上是二进制的,将数据编码为1(代表成功/是)或0(代表失败/否)。数学上,逻辑回归模型预测P(Y=1)作为x的函数。它是最简单的ML算法之一,可以用于各种分类问题,如垃圾邮件检测,糖尿病预测,癌症检测等。

逻辑回归的类型:

一般来说,逻辑回归是指二元逻辑回归具有二元目标变量,但它还可以预测另外两类目标变量。根据这些类别的数量,逻辑回归可以分为以下类型:二进制或二项式。在这种分类中,一个因变量将只有两种可能的类型:1和0。例如,这些变量可以代表成功或失败,是或否,赢或输等。多项。在这种分类中,因变量可以有3种或3种以上可能的无序类型或没有数量意义的类型。例如,这些变量可能表示“类型A”或“类型B”或“类型C”。在这种分类中,因变量可以有3个或更多的有序类型或具有数量重要性的类型。例如,这些变量可能代表“差”或“好”,“非常好”,“优秀”,每个类别可以有像0,1,2,3的分数。

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