Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Lecture Applied data science: Classification
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture Applied data science: Classification
Chiêu Dương
12
18
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Lecture "Applied data science: Classification" includes content: Classification - logistic regression review ; classification evaluation metrics; the expected value framework; . We invite you to consult! | Classification Overview 1. Introduction 8. Validation 2. Application 9. Regularisation 3. EDA 10. Clustering 4. Learning Process 11. Evaluation 5. Bias-Variance Tradeoff 12. Deployment 6. Regression review 13. Ethics 7. Classification Lecture outline - Classification - Logistic regression review - Classification evaluation metrics - The expected value framework Classification problems Response is categorical e.g. credit card default Yes No favourite movie types Action Drama Animation Exemplary techniques - logistic regression classification tree K-NN etc. Logistic regression formulation Logistic regression coefficients are estimated by maximising the likelihood function Logistic regression example responding Yes No student_Yes 127 2817 student_No 206 6850 Total 333 9667 Training set responding Yes No student_Yes 84 1959 student_No 150 4808 Total 234 6767 Test set responding Yes No student_Yes 43 858 student_No 56 2042 Total 99 2900 Logistic regression results Logistic regression results interpretation Prediction from multiple classifiers The ROC curve The ROC curve Each point corresponds to a confusion matrix Point A is more conservative than B which is more conservative than C Points that are closer to the upper left are preferred. Point 0 1 represents the perfect classifier Points along the diagonal represent random guessing - no classifiers should be in the lower right The ROC curves from different classifiers p n Predicted Yes 46 12 Predicted No 53 2888 The expected value analytical framework The targeted marketing example. Assume that we sell the product for 200 production related cost is 100 and shipping and handling cost is 1. What would be the minimum probability of responding we should target. Expected value of a classifier Expected value of a classifier From the above example let s use 0.35 as the threshold and assume the matrix of cost benefit information is as below. What would be total expected value of the logistic regression classifier per customer
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Applied econometrics course - Chapter 1: Simple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 2: Multiple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 3: Statistic inference and hypothesis testing
Lecture Applied econometrics course - Chapter 4: Hồi quy với biến giả
Lecture Applied econometrics course - Chapter 6: Đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 1: Difference equations
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 2: Stationary time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 3: Modeling volatility
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 5: Multiequation time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 6: Cointegration and error-correction models
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.