အပိုင်း၏ အော်ဒီယို ပျက်နေခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။
How to fix it?
ဤအပိုင်းအကြောင်း
Logistic regression is a very robust machine learning technique which can be used in three modes: binary, multinomial and ordinal. We talk about assumptions and some misconceptions. For example, people believe that because logistic regression fits only a linear separator in the expanded dimensional space it wouldn’t be able to fit a complex boundary in the original space. Also, people normally use either linear regression or multinomial logistic regression when they should be using ordinal logistic regression.
အင်္ဂလိပ်
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု
ပြီးခဲ့သည့် အပိုင်းများကို ရှာဖွေပါ
Machine Learning with Coffee ၏ ယခင်အပိုင်းများကို ရှာဖွေပါ
ဤ PODCAST တွင် အခြားသော အပိုင်းများ
In this episode I will try to convince you that Linear Regression is one of the most powerful Machine Learning algorithms. We will talk about common misconceptions, especially that Linear Regression is not able to model non-linear relationships. We also discuss how the myth of normality encourages …
We talk about Decision Trees as one of the most basic statistical learning algorithms out there that all Data Scientist should know. Decision Trees are one of a few machine learning models which are easy to interpret which makes them a favorite when it is desired to understand the logic behind a ce…
We talk about the importance of inferential statistics in Data Science. Inferential statistics are a set of techniques used to make generalizations about a population from a sample. One of the tools used in inferential statistics is hypothesis testing. In this episode we provide a couple of example…
In this episode with talk about regularization, an effective technique to deal with overfitting by reducing the variance of the model. Two techniques are introduced: ridge regression and lasso. The latter one is effectively a feature selection algorithm.
မသက်ဆိုင်ကြောင်းရှင်းလင်းချက်: ဤစာမျက်နှာပေါ်တွင် ထည့်သွင်းထားသော ပေါ့တ်ကာစ်နှင့် အနုပညာလက်ရာများသည် ၎င်း၏ပိုင်ရှင်၏ပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည့် Gustavo Lujan မှဖြစ်ပြီး Listen Notes, Inc နှင့် ဆက်နွှယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ထောက်ခံထားခြင်းမရှိပါ။
ပြင်ဆင်ပါ
ပေါ့ဒ်ကတ်စ် ဒေတာဘေ့စ်ကို နောက်ဆုံးပေါ်အချိန်နှင့်တပြေးညီဖြစ်စေရန် ကူညီပေးသည့်အတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်။
