任务20：逻辑回归应用场景.mp4下载

weixin_39820780 2023-11-21 16:31:14

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取整数的几种方法

逻辑回归的任务是分类，它应用于二分类（1/0）任务，并给出相应的概率。举一些具体的应用场景：区分邮件是否是垃圾邮件（1：spam，0：no）银行判断是否给用户办理信用卡（1：yes，0：no）但是二分类问题并不是逻辑回归可以解决的极限，二分类问题可以扩展到多分类问题。既然逻辑回归解决的是分类问题，那么我们为什么不叫它逻辑分类呢？这是因为逻辑回归的思想是使用回归解决分类问题。在下面的学习中我们会具体体现这一点。 2. 为什么需要逻辑回归 当我们去解决二分类.

逻辑回归（）是机器学习中一种基础且重要的分类算法，常用于二分类问题（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）,而非预测连续数值。它是机器学习和统计学中应用最广泛的模型之一，尽管名字中包含“回归”，但它本质上是一个分类模型线性组合特征：将输入与权重结合；概率转换：用Sigmoid函数输出概率；参数优化：通过极大似然估计找到最佳参数；决策边界划分：根据概率阈值（如0.5）分类。扩展思考如何处理非线性可分数据？（引入多项式特征或核方法）如何防止过拟合？（正则化、交叉验证）逻辑回归能否用于多分类问题？

背景：逻辑回归可以说是机器学习领域最常用也最经典的模型。问题：（1）逻辑回归相比于线性回归有何异同？异： 逻辑回归处理分类问题，而线性回归处理回归问题。（本质区别） 逻辑回归中，因变量的取值是一个二元分布，模型学习得到的是,即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于这个期望来处理预测和分类问题。线性回归中，实际求解的是,是对我们假设的真是关系的一个近似，其中代表的是误差项，使用这个近似来处理回归问题。分类和回归是如今机器学习中两个不同的任务，而属于分类算...

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56175215 风控模型师面试准备--技术篇编辑于2019-02-12，持续更新中，有风控建模工作经验的，或者想转行风控建模的小伙伴可以互相交流下...一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一. 算法1.逻辑回归Q : 逻辑回归的优缺...

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