DataWhale基礎算法梳理第二次作業--邏輯迴歸
【學習任務】 Logistic迴歸損失函數的極大似然推導：西瓜書公式3.27怎麼推來的？ Logistic迴歸損失函數的最優化算法：什麼是牛頓法、擬牛頓法？ 爲什麼不用線性迴歸做分類？ Logistic迴歸爲什麼不像線性迴歸那樣用平方損失函數？ Logistic迴歸的參數爲什麼不像線性迴歸那樣直接公式求解？ Logistic迴歸與線性迴歸有哪些聯繫？ 【做題】 1、Logistic迴歸損失函數的極
相關文章
- 1. DataWhale基礎算法梳理第一次作業--線性迴歸
- 2. Datawhale-初級算法梳理-Day2-邏輯迴歸算法梳理
- 3. DataWhale基礎算法作業二（對數迴歸/邏輯迴歸相關）
- 4. Datawhale任務二 邏輯迴歸算法梳理
- 5. 算法梳理（二）邏輯迴歸
- 6. DataWhale基礎算法梳理第三次作業--決策樹
- 7. 基礎算法梳理：2-邏輯迴歸梳理
- 8. 算法梳理（二）邏輯迴歸算法梳理
- 9. 2.邏輯迴歸算法梳理
- 10. 邏輯迴歸算法梳理
- 更多相關文章...
- • R 基礎運算 - R 語言教程
- • Kotlin 基礎語法 - Kotlin 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-歸併排序
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
