Теоретический подход к градиентному спуску и его варианты Минимизация функции стоимости очень важна в модели машинного обучения. Здесь градиентный спуск - это итерационный метод минимизации функции стоимости. Функция стоимости - ошибка прогнозирования (Y_Actual-Y_Predicted) Если вы видите изображение выше, человек находится на вершине горы или в середине горы, здесь человек хочет спуститься с минимальным количеством шагов. Человек делает это итеративно (небольшими шагами), пока не..

Логистическая регрессия считается самым основным алгоритмом в области машинного обучения. Это очень простой и простой алгоритм, но, тем не менее, он считается святым Граалем машинного обучения. Даже такие компании, как Google, по сей день используют логистическую регрессию, потому что это очень быстро. Хотя Google не использует его напрямую, они используют его как конечный классификатор или что-то среднее между их конвейером классификации. Почти каждый, кто смотрел на этот алгоритм,..