Dans cette vidéo, nous allons voir comment vous pouvez considérer la régression logistique comme un neurone. Nous utiliserons l’ensemble de données d’assurance comme échantillon et établirons une régression logistique. La régression logistique utilise un processus en deux étapes pour la classification. Étape 1 : la régression linéaire recherche la ligne la mieux ajustée pour un ensemble de données donné. Étape 2 : utilisez la fonction sigmoïde ou logit pour convertir cette ligne en une valeur comprise entre 0 et 1. Utilisez la fonction sigmoïde Peut être classé. Vidéo suivante : Vidéo précédente : Code de régression logistique : Playlist Deep learning : Prérequis pour cette série : 1 : Tutoriel Python (16 premières vidéos) : 2 : Tutoriel Pandas (8 premières vidéos) : 3 : Liste de lecture Machine learning (16 premières vidéos) : Site Web : Facebook : Twitter :.