Реализация модели Логистическая Регрессия | Logistic Regression | Линейная модель для классификации

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 https://boosty.to/machine_learrrning 🎉 https://vk.com/machine_learrrning 🎉 А можете скидывать монеты на https://www.donationalerts.com/r/mach... Канал в TG https://t.me/machine_learrrning Группа в VK https://vk.com/machine_learrrning Преподаю на курсах в онлайн-университете на программах, связанных с ИИ и Data Science: https://go.redav.online/13d10800fd8342c0 (Нетология) Приходите ко мне на занятия! Курсы на платформе Stepik: 1. Библиотеки Python для Data Science https://stepik.org/a/129105 2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) https://stepik.org/a/127274 ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Чем отличается линейная регрессия от логистической регрессии Что такое правдоподобие Как из правдоподобия получить функцию потерь logloss Как обучить с нуля логистическую регрессию Как визуализировать предсказания логистической регрессии 🌟 Логистическая регрессия. Теория    • Логистическая Регрессия | Logistic Regress...   🌟 Линейная регрессия    • РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная р...   🤖 Ноутбук из видео https://colab.research.google.com/dri... 0:00 Введение 0:07 План занятия 0:28 Что нужно знать для занятия 0:46 Поддержка https://boosty.to/machine_learrrning 0:46 Поддержка https://vk.com/machine_learrrning 1:11 Вспоминаем линейную регрессию 1:45 Переход к линейной классификации 3:26 Одномерная логистическая регрессия 5:25 Обучение LogisticRegression из sklearn на одном признаке 6:23 Как из линейной регрессии перейти к логистической регрессии 7:46 Предсказание вероятности через predict_proba у LogisticRegression 8:44 Сигмоида в логистической регрессии 9:02 Логистическая регрессия простыми словами 9:29 Сравнение моделей логистической регрессии 11:54 Правдоподобие 12:27 Простой пример подсчета правдоподобия 13:50 Пример расчета правдоподобия 15:12 Логарифмирование правдоподобия 15:27 log_loss из sklearn 16:48 Вывод logloss из правдоподобия 19:53 Реализация логистической регрессия с нуля для одного признака 20:05 Визуализация функции потерь logloss 20:42 Добавление фиктивного единичного признака 21:22 Реализация функции для подсчета logloss 22:51 Реализация функции для подсчета градиента logloss 23:46 Значение inf, nan при подсчете logloss 24:54 Реализация логистической регрессии через градиентный спуск 27:08 Визуализация обучения логистической регрессии для одного признака 29:36 Многомерная логистическая регрессия 30:01 Обучение LogisticRegression для двух признаков 31:14 Визуализация предсказаний логистической регрессии 32:31 Реализация логистической регрессии с нуля для двух признаков (это работает и на огромное кол-ве признаков) 34:33 Визуализация обучения логистической регрессии 35:42 Резюме занятия 36:26 ♡