- 線性回歸
- 欠擬合與過擬合
- 線性回歸的改進 - 嶺回歸
- 分類算法：邏輯回歸
- 模型保存與加載
- 無監督學習：K-means算法
1、應用場景
2、原理
2.1 輸入
2.2 激活函數
3、損失以及優化
3.1 損失
3.2 優化
4、邏輯回歸API
5、分類的評估方法
5.1 精確率和召回率
5.2 ROC曲線和AUC指標
六、回歸與聚類算法 - 邏輯回歸與二分類
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