逻辑回归模型与梯度下降法

逻辑回归模型与梯度下降法

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价格 ¥198.00
课程介绍

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附报名截图,小姐姐邀请您进学习交流群,一起学习逻辑回归~

  你必须会的逻辑回归算法及梯度下降法:

  1. 【基础内容】逻辑回归介绍

  2. 【基础内容】逻辑回归时线性分类器

  3. 【基础内容】逻辑回归的目标函数

  4. 【基础内容】梯度下降法

  5. 【基础内容】逻辑回归的梯度下降法

  6. 【基础内容】梯度下降法的复杂度

  7. 【进阶内容】梯度下降法的收敛分析

  8. 【进阶内容】凸函数性质以及L-Lipschitz条件

  9. 【进阶内容】收敛性的推导

 

逻辑回归的一些经典应用场景包括:

金融风控 - 贷款违约情况

通过模型去判断一个人的信用状况,比如通过年龄、工龄、工资或者之前的信用记录,逾期还款记录来判断这个用户是否会违约,从而选择是否拒贷。在很多的银行机构或者金融机构都会使用逻辑回归来解决这一问题。

 

CTR Prediction - 广告点击问题

广告收入是很多的互联网公司收入来源的重要组成部分。包括像谷歌和百度这样以搜索引擎起家的公司,他们手中握有大量的用户数据,他们需用通过分析用户的行为来进行精准的广告投放。由此来增加广告的浏览率,从而给公司和合作的公司增加更多的利润。

 

电商行业 - 商品推荐

虽然在商品推荐的问题上我们大多数时间会采用矩阵分析或者协同过滤的算法来解决问题,但是逻辑回归也是可以在这一落地场景中应用的。

 

股市预测 - 文本情感分析

这是一个非常经典的文本分析的算法,我们用他来判断一个文章的情感是正面的还是负面的。特别是在证券领域,我们可以通过这种方式来去判断未来股市的走势。我们可以在很多的文本中提取特征,并把提取出来的特征放到逻辑回归模型中,来进行文章情感是正面还是负面的预测。

 

医疗行业 -  疾病诊断

我们给定一些图片,或者传感器的数据来去判断这个人到底有没有疾病。这个也是经典的二分类问题,可以很好的使用逻辑回归模型来进行解决。

授课教师

贪心学院院长