读《scikiit-learn机器学习》逻辑回归算法

逻辑回归模型是解决什么问题的模型

解决分类问题的算法

逻辑回归模型的预测函数是什么？

逻辑回归模型的成本函数是什么？

逻辑回归模型的梯度下降算法中，其参数迭代公式是什么？

正则项有什么作用

来解决模型过拟合问题的一个办法，保留所有特征，减少特征的权重的值，确保所有特征对预测值都有少量的贡献

L1范式正则化和L2范式正则化有什么区别？

L1范式会让模型参数稀疏化,L2范式会作为正则项，则会使模型的特征对预测值都有少量的贡献，避免模型过拟合

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机器学习逻辑回归算法应用案例时间:2020.09.12 出处:https://www.kesci.com/home/project/5bfe39b3954d6e0010681cd1 注明:初学逻辑 ...
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