Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python
Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета. Читать далее

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение | @habr_ai

Анализ негативных комментариев TRUE CRIME

Привет! Я тут активно пытаюсь охватить разные области в сфере Data Science и решила, что было бы классно покопаться c обработкой естественного языка (NLP) на примере комментариев YouTube. Так как после работы я часто смотрю видео Саши Сулим, я задалась вопросом: "Интересно, а есть ли различия в оценке зрителями видео про маньяков в зависимости от пола!? Или нам не важно, кто был убийцей - мужчина/женщина?"

Так я пришла к тому, что могу взять задачку классификации комментариев по оценке их негативности в качестве pet-проекта. То, насколько это получилось, предлагаю оценить вам.

Читать далее

#ml #ai #truecrime #logistic_regression | @habr_ai

Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ). Читать далее

#python3 #chatgpt_4 #api #flask #ai_product #machine_learning #logistic_regression #scikit_learn #ml #data_science | @habr_ai