1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？ 答： （1）可以通过增加样本量，或者提取不重要的特征进行降维来防止过拟合，也可以通过正则化来防止过拟合。 （2）正则化的原理，就是通过约束系数（w）的大小，进而抑制整体的过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 ...
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2020-06-16 13:18:13
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 什么是：逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 逻辑回归公式： 和线性回归的不同（直接上的不同）：逻辑回归中因变量都是分类型变量，而线性回归的是连续性数值变量，并且逻辑 ...
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2020-06-16 13:01:30
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一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指 ...
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2020-06-15 17:45:02
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背景解决的二分类问题,如手写识别0-9目标：逻辑回归返回一个概率值[0-1]逻辑回归的特点：快、效果好、容易实时在线预测、利于分析方法：定义一个条件概率，如p(Y|X)相当于用模型来捕获输入X和输出Y之间的关系，如推导对于二分类问题，由于p(Y|X)的值域在[-∞,+∞]，为了令其至于范围压缩到[-1,1]之间，故推荐使用sigmoid函数，故得两式子合并，可得关于使用sigmoid前面说道使用该
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2020-06-15 10:05:46
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 不同的就是线性回归中，独立变量的系数解释十分明了，就是保持其他变量不变时，改变单个变量因变量的改变量。而在逻辑回归中，自变量系数的解释就要视情况而定了，要看选用的概率分 ...
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2020-06-14 10:58:20
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归可以增加样本量，也可通过特征选择,剔除一些不重要的特征,从而降低模型复杂度。 过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况 2.用lo ...
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2020-06-14 10:46:59
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P1P2 MATLAB教程 P3: > 分类模型> 优化模型> 评价模型> 预测模型 分类模型 1.聚类分析 1.1 k-means聚类法 1.2系统聚类法 1.3模糊聚类 2.判别分析 2.1距离判别 2.2Fisher判别 2.3Bayes判别 2.4逐步判别 3.逻辑回归 4机器学习分类 4. ...
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2020-06-11 22:01:33
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？】 · 防止过拟合的方法： （1）增加样本量（适用任何模型）。 （2）如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，使用L2。 L1正则，通过增大正则项导致更多参数为0，参数系数化降低模型复杂度，从而抵抗过拟合。 L2正则，通过使得参数都趋于0，变 ...
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2020-06-09 09:55:14
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。 2.自述一下什 ...
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2020-06-09 09:23:53
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 1答：逻辑回归：是一种广义bai的线性回归分析模型。应用不同：逻辑回归常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学 ...
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2020-06-08 23:36:47
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