以下是關於 Logistic 的問答

Logistic

邏輯回歸的抽樣是否應該反映 1 和 0 的實際比率？

  • February 1, 2017
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Logistic

泊松分佈數據的邏輯回歸

  • December 12, 2016
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Logistic

哪個損失函數對邏輯回歸是正確的？

  • December 11, 2016
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Logistic

是否有任何直觀的解釋為什麼邏輯回歸不適用於完美的分離情況？為什麼添加正則化會解決它？

  • October 13, 2016
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Logistic

如何從對數似然函數中獲取 Scikit Learn 中邏輯回歸的成本函數？

  • September 17, 2016
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Logistic

為什麼有兩種不同的邏輯損失公式/符號？

  • August 13, 2016
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Logistic

為什麼 P>`0.5 截止對於邏輯回歸不是“最佳”？

  • July 27, 2016
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Logistic

了解邏輯回歸的完全分離[重複]

  • July 21, 2016
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Logistic

在邏輯回歸中使用 MSE 代替 log-loss

  • June 7, 2016
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Logistic

Logistic函數和Sigmoid函數有什麼區別？

  • March 30, 2016
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Logistic

梯度提升分類：如何將預測保持在 [0,1]

  • March 28, 2016
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Logistic

在訓練邏輯回歸時給予“部分信用”（連續結果）是一個好主意嗎？

  • February 19, 2016
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Logistic

ROC曲線缺點

  • January 29, 2016
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Logistic

具有 logit 鏈接和高斯族的 GLM，用於預測 0 到 1 之間的連續 DV

  • January 4, 2016
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Logistic

scikit-learn LogisticRegression 的損失函數

  • December 30, 2015
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Logistic

scikit-learn 的 LogisticRegression 最小化是什麼？

  • December 15, 2015
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