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【课程介绍】
本章介绍Logistic回归分类模型，并通过案例讲解如何使用Logistic回归模型。
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【课程收益】
掌握分类任务中的损失函数（交叉熵损失/logloss/logistic损失）和正则函数、理解Logistic回归模型的梯度下降法和牛顿法求解算法；
掌握不均衡数据处理方法
运用Logistic回归模型解决实际问题
掌握分类任务中的损失函数（交叉熵损失/logloss/logistic损失）和正则函数、理解Logistic回归模型的梯度下降法和牛顿法求解算法；
掌握不均衡数据处理方法
运用Logistic回归模型解决实际问题
课程大纲
课件付费后打包下载
- 章节目录
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- 01. Logistic回归简介 课件付费后下载 19:35
- 02. Logistic损失函数 课件付费后下载 16:29
- 03. 正则项 课件付费后下载 7:14
- 04. 牛顿法 课件付费后下载 34:22
- 05. Logistic回归的优化求解 课件付费后下载 24:35
- 06. 多类分类任务 课件付费后下载 15:27
- 07. 类别样本不均衡数据 课件付费后下载 23:33
- 08. 分类模型评价指标 课件付费后下载 45:13
- 09. Scikit-Learn中的Logistic回归 课件付费后下载 23:58
- 10. Logistic回归案例分析：Otto商品分类（上） 课件付费后下载 20:16
- 11. Logistic回归案例分析：Otto商品分类（下） 24:55
- 12. 特征工程：糖尿病发病预测 课件付费后下载 20:04
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