Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Logistic Regression - Complete Guide или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
로지스틱 회귀 (Logistic Regression)의 아래 3가지 질문에 대해 설명합니다. logistic regression은 P(Yes|features) = 1/(1+e^{- sum λ_i feature_i})의 형태인데, 왜 이런 형태를 가지게 된 걸까? 특히 Euler 상수 e는 왜 있는걸까? 학습데이타를 가지고 logistic regression 모델을 만들면, λ_i가 구해지는데, λ_i 값은 해당 feature_i와 어떤 관계를 가질까? λ_i 가 plus면 어떤 뜻이고 minus면 어떤 의미를 가질까? 모델 변수 λ_i를 어떻게 구할까? 이를 위해 Maximum Likelihood Estimation ( • 이야기로 설명하는 최대 우도 추정법 (M... ) 방법으로 식을 전개한 후 IRLS (Iterative Reweighted Least Square)를 통해 λ_i를 구합니다.