在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介

欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.

上期回顾，请参考：

Python 机器学习算法实践 III -  随机森林及应用

本次分享为大家介绍逻辑回归（Logistic Regression）以及它的应用，逻辑回归是一种用来解决二分类（0 或 1）问题的机器学习方法，用于预测某种事物的可能性。逻辑回归跟线性回归经常出现在一起，线性回归算法通过将数据拟合到连续直线来显示或预测两个变量之间的关系。通常使用平方差损失函数计算该直线。逻辑回归算法将数据拟合到连续的 S 形曲线。请参考Azure常用机器学习算法（网址：cda.ms/1gc）的介绍。

直播时间：2020年5月27日 19:30 - 21:00

课程大纲

- 什么是逻辑回归

- 逻辑回归和线性回归的关系

- 逻辑回归原理详解

- 逻辑回归Python实战案例

希望在本次分享活动中，让大家理解逻辑回归和上手应用，欢迎大家加入到互动一起成长。

分享嘉宾

王大伟

平安金融壹账通

大数据研究院数据挖掘工程师，60w 粉丝的 Python 爱好者社区公众号负责人

主要研究方向：自然语言处理

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课前准备

应用代码是通过Azure Notebooks来讲解和运行，无需安装本地Python环境和配置机器学习库，云端免费计算环境提供了练习基础。了解Azure Notebooks请参考文档：https://cda.ms/1gf

期待与你线上相见。

活动主办方

微软开发者关系团队帮助地球上每一个开发人员成就更多，无论你是学生还是在企业或初创公司。我们的全球团队热衷于让所有开发者为这世界惊叹，我们很高兴为开源平台，工具和流程提供支持并作出贡献。作为开发人员的倡导者，我们通过宣传、演讲、写作、视频和社区活动与开发人员建立联系。

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