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邏輯回歸

我要報(bào)錯(cuò)

  • 十種基本機(jī)器學(xué)習(xí)方法

    今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的有關(guān)報(bào)道，通過(guò)閱讀這篇文章，大家可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型

    在機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多任務(wù)中，分類(lèi)問(wèn)題占據(jù)核心地位，其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)將其歸入預(yù)定義的一系列類(lèi)別。機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一大類(lèi)模型，主要用于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其劃分為不同的類(lèi)別。這些模型在多種場(chǎng)景下都有廣泛應(yīng)用，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、金融風(fēng)控等。本文將深入探討并詳細(xì)介紹幾種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型，以及它們的基本原理、特點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

  • 個(gè)人 O2O 優(yōu)惠券預(yù)測(cè)分析

    摘 要 ：為了建立更加完善的特征體系和優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，提出優(yōu)化特征工程體系，增加特征值數(shù)量，并改進(jìn)傳統(tǒng)邏輯回歸預(yù)測(cè)模型，使用 GBDT+ 邏輯回歸的組合模型及 XGBoost+ 邏輯回歸的組合模型達(dá)到提高預(yù)測(cè)精度、提升模型預(yù)測(cè)能力的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，通過(guò)優(yōu)化特征工程體系和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型解決 O2O 優(yōu)惠券發(fā)放這種預(yù)測(cè)方式可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)消費(fèi)者的消費(fèi)行為，為優(yōu)惠券的個(gè)性化投放提供可靠的決策支持。