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文件名称: Logistic回归.wps
  所属分类: 机器学习
  开发工具:
  文件大小: 826kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-08-16
  提 供 者: qq_43******
 详细说明:Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数,求解过程可以由最优化算法来完成。在最优化算法中,最常用的就是 梯度上升算法,而 梯度上升算法 又可以简化为 随机梯度上升算法。 随机梯度上升算法与梯度上升算法的效果相当,但占用更少的计算资源。此外,随机梯度上升是一个在线算法,它可以在新数据到来时就完成参数更新,而不需要重新读取整个数据集来进行批处理运算。 机器学习的一个重要问题就是如何处理缺失数据。这个问题没有标准答案,取决于实际应用中的需求。现有一些解决方案,每种方案都各有优缺点。下一章将介绍与Logistic回归类似的另一种分类算法:支持向量机,它被认为是目前最好的现成的算法之一。
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