1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 答：1.逻辑回归有两种方法防止过拟合，一种是通过减少数量特征，也就是变量。第二种 就是通过正则化了，一般都是通过正则化，因为正则化不需减少数量特征，只需要通过减 ...
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2020-04-26 19:00:14
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path = 'data'+os.sep+'LogiReg_data.txt' pdData = pd.read_csv(path,hea ...
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2020-04-26 18:38:31
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 将多余特征前的系数无限接近于0，使得多余特征无影响。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 ...
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2020-04-26 17:09:42
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量百关系的一种统计分析方法。常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。 ...
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2020-04-26 11:23:25
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 答：逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。本质上讲，逻辑回归处理的是分类问题，而线性回归处理的是回归问题， 2.自述一下什么是过拟合和欠 ...
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2020-04-26 11:07:16
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体 ...
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2020-04-26 11:01:04
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ （1）过拟合：其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，太过贴 ...
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2020-04-26 01:26:29
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 答：逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如说某个病人患某种疾病的可能性。逻辑回归本质上是线性回归，但是线性回归需要自变量与因变量之间的线性关系，逻辑回归不需要自变量与因变量之 ...
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2020-04-25 17:05:58
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 逻辑回归：逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法。 线性回归处理的是回归问题，逻辑回归处理的是分 ...
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2020-04-25 12:27:15
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归：通过一组预测器变量，可以很有效的预测特征与输出结果。 这与线性回归很相似，但更适用于二分类问题。 方程系数可以用来估计模型中的自变量的比率，这适用于更广泛的问题模型，另一方面，可以将逻辑回归用于确定某个事件的可能性，输出 ...
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2020-04-25 10:28:17
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