使用designer预置的逻辑回归算法模板预测学生成绩_人工智能平台 PAI(PAI)
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。
逻辑回归 算法推导与基于Python的实现详解
1 逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积，加上截距项得到线性函数，然后将该函数的输出值经过sigmoid函数的映射，得到概率值。逻辑回归常用于二分类问题，即将样本分为两类，如判断一封邮....
《统计学习方法》极简笔记P6：逻辑回归算法推导
逻辑回归模型Logistic分布分布函数密度函数逻辑回归模型比较上述两个条件概率值，将实例x分到概率大的那一类记则，逻辑回归模型如下另：事件发生概率为p，则该事件的几率(odds)为p/(1-p)，对数几率为logit(p)=log(p/1-p)所以即，逻辑回归模型中，Y=1的对数几率是x的线性函数逻辑回归模型参数估计极大似然估计法设：似然函数为对数似然函数为对于L(w)求极大值，得w的估计值多....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注