逻辑回归(Logistic Regression)

什么是逻辑回归? 首先,什么是逻辑回归呢? 当你看到这个名字的时候,你可能会被他误导,认为他是做回归的,实际上,他是一个分类模型。只不过他是在线性回归的基础上进行了扩展,使其可以进行分类了而已。 同样的,逻辑回归的与线性回归一样,也是以线性函数为基础的;而与线性回归不同的是,逻辑回归在线性函数的基础上添加了一个非线性函数,如sigmoid函数,使其可以进行分类。 逻辑回归的原理 关于逻辑回归的原理

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数据预处理和特征工程

数据挖掘的五大流程 获取数据 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除孙华,不准确或不适用于模型的记录的过程 目的: 让数据适应模型, 匹配模型的需求 特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在无问题的特征的过程, 可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现. 目的: 降低计算成本,提高模型上限 建模,测试模型并预测出结果 上线,验证模型效果 数据预处

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