逻辑回归原理与应用-慕课网-逻辑回归原理与应用章节介绍问答技术笔记

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第1章课程介绍: 机器学习简介; 分类算法&评价指标; 逻辑回归简介

第2章逻辑回归的原理: 极大似然估计原理; 用极大似然建立损失函数; 梯度的背景知识; 用梯度上升法最优化参数求解; 最大熵模型介绍

第3章逻辑回归的代码实现: 数据集; 模型参数求解实现; 评价指标计算; 调包实现逻辑回归

第4章逻辑回归模型应用: 逻辑回归拟合的本质; 过拟合及正则化; 逻辑回归模型的应用; 非均衡分类

第5章课程总结: 课程总结