Карпов Сергей @quiethorror
Data Scientist
Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии
Не могу понять, почему в пункте «Метод максимального правдоподобия» мы в P(yi | x,w) подставляем плотность вероятности. Смущает, что распределение — не дискретное и вероятность конкретного значения yi = 0
Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии
Можете пояснить такой вопрос: предположим в задаче бинарной классификации среди признаков есть такой индикатор, что если он равен 1, то гарантированно целевая переменная =1, но при этом срабатывает крайне редко (например, =1 на <1% от всех объектов). Это хороший признак для регрессии?