Máy Học Ứng Dụng - Bài 23. Mô hình Hồi Qui Logistic: Phương Pháp Phân Loại Đơn Giản và Hiệu Quả

Описание: Trong bài giảng này, các Bạn sẽ được giới thiệu đến mô hình hồi quy Logistic (Logistic Regression). Đây là mô hình phân loại đơn giản và rất hiệu quả trong máy học, đặc biệc với các vấn đề mà biến mục tiêu chỉ bao gồm hai giá trị (binary variables).
Qua bài giảng này, các Bạn sẽ phân biệt được sự khác biệt giữa hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, trong cà ứng dụng lẫn giải thuật. Các Bạn sẽ được hướng dẫn cách hồi quy logistic tối ưu các thông số như thế nào cũng như cách sử dụng mô hình trên scikit-learn.

Các Bạn có thể download notebook để thực hành, cũng như học thêm các khóa học khác của kênh tại website của OVNE.

https://www.ovne.org

   / @ovnew  

Khóa Học Python Cơ Bản:
   • Python Cơ Bản  

Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu Cơ Bản
   • Khoa Học Dữ Liệu Trong Python  

Nếu các Bạn nhận thấy bài giảng hữu ích, hãy ủng hộ duy trì và phát triển kênh bằng cách chia sẽ với bạn bè, nhấn like và comment cho các bài giảng.
Mọi góp ý và đóng góp của các bạn luôn được lắng nghe một cách trân trọng nhất.
Cám ơn các Bạn. Chúc các Bạn thành công trong học tập và công việc.
#logistic_regression #hồi_quy_logistic #hàm_logistic #sigmoid_function
#máy_học #khoahọcdữliệu #machine_learnig #datascience