Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về hồi quy logistic, một phương pháp thống kê được sử dụng rộng rãi trong các bài toán phân loại nhị phân. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, các loại hồi quy logistic, hàm sigmoid và cách tối ưu hóa hàm mất mát.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu về hồi quy logistic và ứng dụng của nó trong các bài toán phân tích dữ liệu và học máy.

Tài liệu này trình bày chi tiết về hồi quy logistic, một mô hình thống kê mạnh mẽ được sử dụng để dự đoán xác suất một điểm dữ liệu thuộc về một lớp cụ thể. Chúng ta bắt đầu bằng cách định nghĩa hồi quy logistic và so sánh nó với hồi quy tuyến tính, làm nổi bật sự phù hợp của nó cho các bài toán phân loại nhị phân. Sau đó, chúng ta đi sâu vào các loại hồi quy logistic khác nhau, bao gồm hồi quy logistic nhị phân (cho hai lớp), hồi quy logistic đa thức (cho nhiều lớp) và hồi quy logistic thứ tự (cho các lớp có thứ tự). Hàm sigmoid, một thành phần quan trọng của hồi quy logistic, được giới thiệu và giải thích cách nó ánh xạ các giá trị thực thành xác suất giữa 0 và 1. Chúng ta cũng thảo luận về hàm mất mát cross-entropy, được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình phân loại và cách tối ưu hóa nó bằng thuật toán gradient descent để tìm các trọng số tối ưu. Cuối cùng, chúng ta khám phá các kỹ thuật chính quy hóa L1 và L2 để ngăn chặn overfitting và cải thiện hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới.