Data Science для бізнесу

Існує величезна кількість літератури з лінійної регресії для дескриптивного аналізу даних, і ми дуже радимо читачеві з нею ознайомитись.

Якщо говорити узагальнено, то нелінійну машину опорних векторів можна імплементувати за допомогою «поліноміального ядра», що, по суті, значить, що вона враховуватиме комбінації початкових характеристик «вищого порядку» (наприклад, квадратні характеристики або функції характеристик). Дата-спеціаліст може ознайомитись із різновидами керн-функцій — лінійними, поліноміальними та іншими.

Логістичну регресію широко використовуют

Логістичну регресію широко використовують,

Логістичну регресію широко використовують, і вона не настільки інтуїтивно

Логістичну регресію широко використовують, і вона не настільки інтуїтивно зрозуміла, як лінійна регресія. Тож ро

Логістична регресія: деякі технічні деталі

Логістична регресія: деякі технічні д

Найважливіше в ній ось що:

• У визначенні вірогідності логістична регресія використовує таку ж лінійну модель, як наші лінійні дискримінанти для класифікації і лінійна регресія для підрахунку числових цільових змінних;

• Значення моделі логістичної регресії виражається як логарифми відношення шансів належності до класу;

• Ці логарифми можна перевести у вірогідність належності до класу. Отже, логістичну регресію часто розглядають просто як модель вірогідності належності до класу.

точніше, f(x) — це прогноз моделі по логарифмах відношення шансів, що х належить до п