Logistic regression คืออะไร
MATLAB BKK CENTER
Logistic Regression ใช้สำหรับความแตกต่างของปัญหาที่เรียกว่า Classification Problem ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำนายกลุ่มที่ จะให้ผลลัพธ์discrete binary อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 ตัวอย่างง่ายๆ ก็คือว่าคนๆ หนึ่งจะลงคะแนนเสียงหรือไม่ในการเลือกตั้งที่กำลังจะมีขึ้น
มันทำงานอย่างไร
วัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (ตาม Label ที่เราต้องการทำนาย) และตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป (คุณลักษณะของ Features) โดยการประมาณค่าความน่าจะเป็นโดยใช้ logistic function
Sigmoid Function
ฟังก์ชันซิกมอยด์เป็นเส้นโค้งรูปตัว S ที่สามารถนำจำนวนที่มีค่า Real-valued ใดๆ มา Map เข้ากับค่าระหว่างช่วง 0 และ 1 แต่ไม่เคยเท่ากันที่ขีดจำกัดเหล่านั้น
การทำนาย
ความน่าจะเป็นเหล่านี้จะต้องแปลงเป็นค่าไบนารีเพื่อทำการทำนาย นี่เป็นงานของฟังก์ชันลอจิสติกส์ หรือเรียกอีกอย่างว่าฟังก์ชันซิกมอยด์ ค่าระหว่าง 0 ถึง 1 นี้จะถูกแปลงเป็น 0 หรือ 1 โดยใช้ตัวแยกประเภทเกณฑ์
สามารถติดตามหรือหากมีความสนใจ สามารถลงทะเบียนได้ใน Course Data Science Roadmap ซึ่งอบรมออนไลน์ 8 สัปดาห์ เรียนว่าเจาะลึกพร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้ สามารถติดต่อสอบถามไปทาง Admin Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook
สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook
Machine Learning for #Predictive #Maintenance Course
NEURAL NETWORK AND DEEP LEARNING COMPLETE COURSE :
ใครอยากเรียนรู้จากตัวอย่างการ Apply จาก #ProjectMachinelearning ต้องไม่พลาด
#Matlab Code ร่วมแชร์ความรู้ สาระผ่านกลุ่ม ->
(กลุ่ม Facebook Matlab Bkk AI & Data science & Other Classroom)>
https://web.facebook.com/groups/403881684322230/