“花式吊打”系列之逻辑回归讲透透

作者/分享人:天马行空
向 Ta 提问
与大数据打交道多年,做过 Hadoop 生态大数据开发,围绕数据做过采集、加工、分析工作。近几年主要做人工智能领域的算法研究,探索如何将人工智能算法与实际业务结合落地。

最近,一个研究生来面试,竟然连逻辑回归的算法都讲不清楚,这或许就是古人说的 “日用而不知” 吧,我想我们都不想只做一个 “调包者” ,而是成为一个 “明白人” 。

本场 Chat 我们以逻辑回归为切入点,从统计学基础知识,到线性回归、逻辑回归原理,公式推导,Python 代码实现,最后剖析一个业务模型等一系列步骤,配合大量图片及代码,来串起一条机器学习入门的基本线。

通过本场 Chat ,您将学习到以下内容:

  1. 统计学基础知识,如方差、随机变量、概率密度函数、二项分布、泊松分布、大数据定律、正态分布、中心极限定理、置信区间等;
  2. 简单直白地介绍线性回归、逻辑回归(直观、轻松感受);
  3. 线性回归推导,如极大似然估计;最小二乘法推导、梯度下降法推导及 Pthon 代码求解参数等;
  4. 逻辑回归推导,包括逻辑回归成本函数;梯度下降法推导及 Pthon 代码求解参数等;
  5. 构建业务模型,包括业务分析、数据清洗、模型训练、模型评估、保存模型、模型API、模型应用等;
  6. 逻辑回归与 Softmax 区别及联系;
  7. 总结。
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文章出炉
交流日期
     
04月27日
05月14日
05月28日 20:30
查看文章评论/提问
天马行空
正态分布运行模拟,网站是:http://www.onlinestatbook.com/2/normal_distribution/varieties_demo.html 中心极限定理运行模型,网站是:http://www.onlinestatbook.com/2/sampling_distributions/clt_demo.html 另外,文章提到的cs_training.csv,test.csv,web 静态文件等,可以到这里下载:https://github.com/tianmaxingkong666/logic
金陵笑笑生
老师,,请问这篇文章可以下载吗?找不到下载的地方啊
天马行空: 这个可能要找 gitchat 工作人员了解下
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