Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 6: Логистическая регрессия

[serjpl]

Спасибо за статьи! Очень интересно читать, но эта статья существенно сложнее предыдущих 😅 Обилие формул как бы сразу намекает

[vladagapovv_001]

Для гуманитария было сложно, но деваться некуда. Спасибо за статьи! Когда вернемся к программированию?)

[ysrgsyn]

Честно говоря, стараюсь изо всех сил излагать мысли так, чтобы было понятно максимально широкому кругу читателей. Но местами формулы становятся чуть сложнее… Если где-то возникают непонятные моменты — пишите в комментарии или в личные сообщения, всегда рад обсудить.

Что касается кода — он появляется по мере движения по теме. Просто не хочется делать вставки вида “пара строк из sklearn” и на этом останавливаться (иначе всё превратится в переписывание документации sklearn). Скорее всего после бустингов будет небольшой разбор моего собственного, пусть и немного нестандартного метода, а вместе с ним — код классических ML-моделей с подбором гиперпараметров и сравнением на интересной задаче.
Но даже если планы немного изменятся, всё равно сделаю большую обзорную статью с мини-повторением прошлых частей и большим количеством кода.

[vladagapovv_001]

Спасибо! С нетерпением жду новых статей, а пока буду читать оставшиеся)