логістична регресія

У цій статті розглянуто практичні аспекти застосування логістичної регресії для бінарної класифікації даних. Логістична регресія визначає імовірність належності об’єкта до одного із двох класів. Ця імовірність обчислюється за допомогою сигмоїдної функції, аргументом якої є лінійна згортка вектора ознак об’єкта із ваговими коефіцієнтами, отриманими у ході мінімізації логарифмічної функції втрат. Прогнозовані мітки класу визначаються порівнянням обчисленої імовірності із заданим пороговим значенням.

В статті описано результати дослідження процесів комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та опрацювання природньої мови для допомоги командирам тактичних ланок. Система повинна дозволяти користувачам мати наступні можливості: об’єднання словника та інформаційного матеріалу, додавання термінів та абревіатур в словник, класифікація об’єктів для радіотехнічної розвідки, візуалізація повітряних об’єктів, класифікація повітряних об’єктів, користування інформаційними матеріалами, організування інформаційних матеріалів.

У цій статті розглянуто теоретичні аспекти логістичної регресії для бінарної класифікації даних, включаючи процеси підготовки даних, навчання, тестування та показники оцінювання моделей.

Сформульовано вимоги до вхідних наборів даних, описано способи кодування категоріальних даних, визначено та обґрунтовано способи масштабування вхідних ознак.

У цій статті виконано математичне обґрунтування логістичної регресії як ефективного і простого для реалізації методу машинного навчання.

Проведено огляд літературних джерел за напрямком статистичного опрацювання, аналізу та класифікації даних методом логістичної регресії, що підтвердило популярність застосування цього методу у різних предметних областях.

У роботі описано інформаційну систему моніторингу та аналізу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій щодо придбання товарів. Ця система призначена для пришвидшення та полегшення клієнтам пошуку необхідної продукції на ресурсах електронної комерції. Вдалий вибір якісного товару за бажаними критеріями вкрай важливий, оскільки це зменшує час пошуку та економить гроші клієнтів. Аналізуючи коментарі у мережі, інформаційна система рекомендує продукт, на який переважають позитивні відгуки.

У статті досліджено вплив грошових переказів на економічне зростання в Україні, оскільки їх обсяг зростає щороку та досягнув близько 11% ВВП України, що у свою чергу може впливати на національну економіку. Аналіз літературних джерел продемонстрував, що вплив переказів на економіку може бути як позитивним, так і негативним залежно від макроекономічних параметрів. Оскільки Україна є країною з перехідною економікою результати дослідження може значно доповнити дану наукову дискусію.

Розглянуто алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні за алгоритмом логістичної регресії та побудови штучної нейронної мережі (ШНМ). Здійснено порівняльний аналіз цих двох підходів. Виконано тестування рукописних цифр. Встановлено, що краща якість розпізнавання досягається у разі використання штучної нейронної мережі.

Описано програмне забезпечення для пошуку і видалення шкідливої чи непотрібної інформації у інтернет-браузері. Визначено мету, завдання і сферу застосування розширення.