Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 6: Логистическая регрессия
Итак мы обсудили задачу классификации и метрики качества классификационных моделей.Имея такой набор знаний, мы наконец готовы перейти к моделям, которые, в отличие от kNN, действительно обучаются на данных, а не просто запоминают обучающую выборку. И первый кандидат у нас:Логистическая регрессияЛогистическая регрессия (logistic regression) — это один из самых базовых и важных алгоритмов классификации, который учится проводить границу между классами и оценивать вероятность того, к какому классу принадлежит объект.
Бинарная классификация: как работает логистическая регрессия
Недавно мне предстояло написать реализацию LogisiticRegression для одного проекта в Школе 21, так что было необходимо разложить всё по полочкам и разобраться в бинарной классификации в целом. Хочу поделиться также этой информацией здесь, потому что не нашла статьи, которая была бы понятна и обширна лично в моём случае. Автор хочет отметить, что только начинает свой путь в машинном обучении. Если в статье найдутся неточности, то с радостью будет их заметить в комментарияхСегодня я бы хотела рассмотреть следующие аспекты:Сигмойдная функцияMLE и NLLРаспределение Бернулли
Машинное обучение в Apache Spark с помощью MLlib
Apache Spark содержит в себе множество различных библиотек, среди которых есть библиотека MLlib, предназначенная для машинного обучения. В ее состав входят различные алгоритмы машинного обучения и она может использоваться во всех языках программирования, поддерживаемых фреймворком Spark. В этой статье мы покажем вам, как использовать эту библиотеку в своих программах, и дадим некоторые рекомендации по ее применению.
Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг
Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов.Как уже писали ранее в другой статье
