- 线性回归
- 欠拟合与过拟合
- 线性回归的改进 - 岭回归
- 分类算法：逻辑回归
- 模型保存与加载
- 无监督学习：K-means算法
1、应用场景
2、原理
2.1 输入
2.2 激活函数
3、损失以及优化
3.1 损失
3.2 优化
4、逻辑回归API
5、分类的评估方法
5.1 精确率和召回率
5.2 ROC曲线和AUC指标
六、回归与聚类算法 - 逻辑回归与二分类
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