Myvideo

Guest

Login

Реализация модели Логистическая Регрессия | Logistic Regression | Линейная модель для классификации

Uploaded By: Myvideo
1 view
0
0 votes
0

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на 💻 Мои курсы на платформе Stepik: ✅ Канал в TG ✅ Группа в VK ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: - Чем отличается линейная регрессия от логистической регрессии - Что такое правдоподобие - Как из правдоподобия получить функцию потерь logloss - Как обучить с нуля логистическую регрессию - Как визуализировать предсказания логистической регрессии 🌟 Логистическая регрессия. Теория 🌟 Линейная регрессия 🤖 Ноутбук из видео 0:00 Введение 0:07 План занятия 0:28 Что нужно знать для занятия 0:46 Поддержка 0:46 Поддержка 1:11 Вспоминаем линейную регрессию 1:45 Переход к линейной классификации 3:26 Одномерная логистическая регрессия 5:25 Обучение LogisticRegression из sklearn на одном признаке 6:23 Как из линейной регрессии перейти к логистической регрессии 7:46 Предсказание вероятности через predict_proba у LogisticRegression 8:44 Сигмоида в логистической регрессии 9:02 Логистическая регрессия простыми словами 9:29 Сравнение моделей логистической регрессии 11:54 Правдоподобие 12:27 Простой пример подсчета правдоподобия 13:50 Пример расчета правдоподобия 15:12 Логарифмирование правдоподобия 15:27 log_loss из sklearn 16:48 Вывод logloss из правдоподобия 19:53 Реализация логистической регрессия с нуля для одного признака 20:05 Визуализация функции потерь logloss 20:42 Добавление фиктивного единичного признака 21:22 Реализация функции для подсчета logloss 22:51 Реализация функции для подсчета градиента logloss 23:46 Значение inf, nan при подсчете logloss 24:54 Реализация логистической регрессии через градиентный спуск 27:08 Визуализация обучения логистической регрессии для одного признака 29:36 Многомерная логистическая регрессия 30:01 Обучение LogisticRegression для двух признаков 31:14 Визуализация предсказаний логистической регрессии 32:31 Реализация логистической регрессии с нуля для двух признаков (это работает и на огромное кол-ве признаков) 34:33 Визуализация обучения логистической регрессии 35:42 Резюме занятия 36:26 ♡

Share with your friends

Link:

Embed:

Video Size:

Custom size:

x

Add to Playlist:

Favorites
My Playlist
Watch Later