关键词logistic regression model
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- 先验确定预测试概率
采用 Logit 函数从逻辑回归模型，我们提出了一种新的方法来估计疾病的先验概率，以解决现有方法主要存在的后验性限制，该方法的目标是准确解释筛查测试。
- 1 比特矩阵补全的误分类风险上界
这项研究探讨了在 1 位矩阵补全中的错分过量风险界，1 位矩阵补全是机器学习中一个重要的问题，涉及从一个有限子集的条目中恢复未知矩阵。与处理实值样本的传统方法不同，1 位矩阵补全关注的是二进制观测。通过理论分析两个先前采用逻辑回归模型的方法 - 5G 网络分片：多个机器学习分类器的分析
一篇关于 5G 网络切片的研究论文，评估了包括逻辑回归模型、线性判别模型、k 最近邻模型、决策树模型、随机森林模型、SVC BernoulliNB 模型和 GaussianNB 模型在检测网络切片准确度和精确度方面的各种机器学习技术，并提供 - 计算机科学研究的映射：趋势、影响与预测
本文通过分析计算机科学领域当前热门的研究领域，探讨了导致这些研究领域出现的因素。利用包括论文、引用和资助信息在内的综合数据集，我们采用了决策树和逻辑回归等先进的机器学习技术，预测研究领域的趋势。分析结果表明，研究论文中引用数量（引用计数）在 - 逻辑回归估计的样本复杂度
透过研究样本复杂度，我们发现逻辑回归模型的参数估计受到维数和逆温度的影响，其样本复杂度曲线在逆温度上具有两个临界点，明确地分割低、中、高温度区间。
- 通过二元分类提升二元优化：以作业车间调度为案例研究
通过使用逻辑回归模型和优化算法，研究了通过连续评估解决方案，学习用于预测优化问题最优解组件的可行性，并将其集成到 tabu 搜索算法中，提高了算法的性能。
- 使用 Wasserstein 度量的分布鲁棒优化分解算法
本文研究了基于 Wasserstein 距离的分布鲁棒优化问题，将其归约为半无限规划问题，并提供了求解非线性模型的交换算法和凸情况下基于分离预言的中心割面算法，通过对分布鲁棒广义 logistic 回归模型的数字实验表明，该算法无论是在预测 - EMNLPSQuAD: 文本机器理解 10 万 + 问题
本研究介绍了 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)，一种包含超过 100,000 个问题的阅读理解数据集，旨在研究回答这些问题所需要的类型推理方式，研究使用依赖和组成树建立了强大的逻辑回归模