簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)讯泣， 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于解決二分類(lèi)（0 or 1）問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于估計(jì)某種事物的可能性。比如某用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某商品的可能性，某病人患有某種疾病的可能性竞膳，以及某廣告被用戶(hù)點(diǎn)擊的可能性等。 注意诫硕，這里用的是“可能性”坦辟，而非數(shù)學(xué)上的“概率”，logisitc回歸的結(jié)果并非數(shù)學(xué)定義中的概率值章办，不可以直接當(dāng)做概率值來(lái)用锉走。該結(jié)果往往用于和其他特征值加權(quán)求和滨彻，而非直接相乘
加載二分類(lèi)數(shù)據(jù)集
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)二分類(lèi)數(shù)據(jù)集
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可視化二分類(lèi)數(shù)據(jù)集
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定義模型機(jī)構(gòu): 帶有激活函數(shù)的單個(gè)神經(jīng)元
- 初始化一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
- 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型添加層
- 設(shè)計(jì)層的神經(jīng)元個(gè)數(shù) inputShape 激活函數(shù)
訓(xùn)練模型并預(yù)測(cè)
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