AI для PHP-разработчиков: интуитивно и на практике
search
Ctrlk
  • house-windowВведение
    • Титульный лист
    • Оглавление
    • Вступление
    • Зачем PHP-разработчику AI
    • Экосистема ML в PHPchevron-right
    • Как эта книга устроенаchevron-right
    • Глоссарий
    • Что дальше
  • Часть I. Математический язык AI
    • Что такое модель в математическом смысле
    • Векторы, размерности и пространства признаков
    • Расстояния и сходствоchevron-right
  • Часть II. Обучение как оптимизация
    • Ошибка, loss-функции и зачем они нужныchevron-right
    • Линейная регрессия как базовая модельchevron-right
    • Градиентный спуск на пальцахchevron-right
  • Часть III. Классификация и вероятности
    • Вероятность как степень уверенностиchevron-right
    • Логистическая регрессияchevron-right
      • Практические кейсыchevron-right
        • Кейс 1. Логистическая регрессия для оттока клиентов
        • Кейс 2. Подписка на рассылку
        • Кейс 3. Спам или не спам
        • Кейс 4. Клик по рекламе (CTR)
        • Кейс 5. Одобрение кредита
        • Кейс 6. Фрод или нормальная транзакция
        • Кейс 7. Медицинский скрининг
        • Кейс 8. Технический дефект оборудования
    • Почему наивный Байес работаетchevron-right
  • Часть IV. Близость и структура данных
    • Алгоритм k-ближайших соседей и локальные решенияchevron-right
gitbookPowered by GitBook
block-quoteOn this pagechevron-down
  1. Часть III. Классификация и вероятностиchevron-right
  2. Логистическая регрессия

Практические кейсы

Кейс 1. Логистическая регрессия для оттока клиентовchevron-rightКейс 2. Подписка на рассылкуchevron-rightКейс 3. Спам или не спамchevron-rightКейс 4. Клик по рекламе (CTR)chevron-rightКейс 5. Одобрение кредитаchevron-rightКейс 6. Фрод или нормальная транзакцияchevron-rightКейс 7. Медицинский скринингchevron-rightКейс 8. Технический дефект оборудованияchevron-right
PreviousЛогистическая регрессияchevron-leftNextКейс 1. Логистическая регрессия для оттока клиентовchevron-right