Введение Для этой двоичной классификации мы можем использовать Python и логистическую регрессию, поскольку у нас есть два класса в наших данных о раке молочной железы, класс 2 и класс 4. Логистическая регрессия использует вероятность для сопоставления признаков с классами, а функция, на которую она опирается, — это сигмовидная функция. Чтобы узнать больше о логистической регрессии, ознакомьтесь с ее документацией на sklearn и в Википедии. Данные Чтобы проверить наше понимание..

Подробный обзор популярной функции активации. Почему люди потратили время на разработку сигмовидной функции, когда можно было использовать более простые функции? Отвечая на этот вопрос, я надеюсь, что к концу этого поста вы получите полное представление о функции Sigmoid. Пример реального мира. Тедд — специалист по обработке и анализу данных в отделе кадров быстрорастущей молодой компании. Он построил модель отсева, чтобы предсказать, какие сотрудники могут покинуть фирму в ближайшие..

В увлекательной сфере машинного обучения математические формулы действуют как волшебные заклинания, помогающие разгадать закономерности и разобраться в сложных данных. Эти формулы расширяют возможности алгоритмов, выступая в качестве направляющей силы процесса обучения. Приготовьтесь к погружению в увлекательный мир математических формул, используемых в машинном обучении, где числа уступают место пониманию. Евклидово расстояние Одной из самых важных формул в области машинного обучения..

Бинарная классификация. Логистическая регрессия - это простейшая модель двоичной классификации с учителем. Бинарная классификация подразумевает, что наша целевая переменная является дихотомической, то есть может принимать два значения, например 0 или 1. Сигмовидная функция : Сигмоидальная функция - это дифференцируемая функция, активно используемая в задачах оптимизации. Из графика функции logit видно, что значение функции не сильно меняется для больших входных данных..