В рамках регулярной задачи по улучшению своих навыков в области науки о данных и машинного обучения я использую генератор случайных ссылок на наборы данных для создания модели машинного обучения и размещаю руководство здесь и на мой GitHub . . Итак, на этот раз набор данных, выбранный приведенным выше кодом, — это Набор данных физических действий EMG . Небольшое описание набора данных: Этот набор данных состоит из сигналов ЭМГ, записанных от 8 мышц; бицепсы и трицепсы рук,..

Что такое логистическая регрессия? Логистическая регрессия — это тип модели машинного обучения. Из двух типов моделей машинного обучения (регрессия и классификация) это алгоритм классификации, хотя название указывает на то, что это модель регрессии. Он получил свое название от логистической функции, которая является типом экспоненциальной функции. Эта функция характеризуется S-образной кривой (также известной как сигмовидная кривая). Соответственно, модели логистической регрессии..

Роботы быстро становятся инструментами, которые могут помочь нам выполнять значительное количество задач по дому, на производстве и в бизнесе. Они не только помогают нам выполнять опасные задачи, такие как удаление опасных отходов, но также могут с легкостью выполнять более рутинные задачи, освобождая нас для выполнения более важной работы. Одной из задач, которая была бы полезна для роботов, была бы сортировка посуды и столовых приборов. У нас сортировка посуды и посуды может занять..

Логистическая регрессия - это алгоритм классификации. Логистическая регрессия состоит из логистической или сигмоидной функции для классификации классов на основе заданных данных. Чтобы узнать о Линейной регрессии , вы также можете посетить http://link.medium.com/o8drE5cyG4 Начнем процесс обучения пошагово с примера. Предположим, мы хотим обнаружить диабет независимо от того, есть ли у субъекта диабет или нет. Здесь у нас есть два класса, независимо от того, есть у субъекта диабет..